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题名网络大数据信用风险评分能有效预测信贷违约风险吗?
被引量：4
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作者
李焱文
蒋文华
王纯洁
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机构
华南理工大学经济与金融学院
山西省文化旅游投资控股集团有限公司
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出处
《经济问题》
CSSCI
北大核心
2021年第7期70-77,共8页
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基金
国家社会科学基金一般项目“新时代区域协调发展的财政体制研究”(19BJL045)。
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文摘
利用互联网个人小额消费信贷的大样本微观数据,分析借款人互联网信用风险评分与其贷款违约风险的关系。研究结果显示,基于互联网大数据的个人信用风险评分系统,无论是公司自主研发的信用评分卡,还是权威第三方研发的欺诈评分卡,均能够预测网络借款人的违约风险,网络信用风险高的借款人逾期违约率、逾期未结清率更高,需要更多次催收才能最终结清借款。除此之外,借款金额、借款次数等借款特征以及性别、年龄和户籍属性等借款人特征的作用仍不容忽视。利用人工智能和机器学习等先进技术手段更深入地分析借款人信息,完善基于互联网大数据的风控体系,对于降低网络借贷市场的风险至关重要。
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关键词
信用风险评分
网络借贷
逾期违约
大数据风控
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Keywords
credit risk score
online lending
overdue default
big data risk control
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分类号
F830
[经济管理—金融学]
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