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金融学论文:个人信用风险评估关键技术研究

时间:2016-04-25 09:30:48   来源:   作者:林汉川 张万军 杨柳   点击:

金融学论文:个人信用风险评估关键技术研究

一、引言

央行征信系统是目前世界规模最大、收录人数最多、收集信息全面、覆盖范围和使用广泛的信用信息基础数据库,其存在一些结构性的缺陷,直接影响了互联网金融和其他小型金融机构对客户综合信用评估的准确率。例如,虽然央行征信系统已经收集了8.68亿个自然人的信息,但是有信贷记录的人数仅有3亿多人,大量个人在征信系统中没有任何信贷信息;还有近6亿自然人信息没有被央行征信系统收集;央行征信系统信贷记录主要来源于商业银行等金融机构,其数据在时效性、全面性和层次性上存在短板,无法全面反映客户的真实信息;此外,民间借贷信息也不会接入央行征信系统。大数据是目前互联网领域的研究热点之一,为解决央行征信数据缺失情况下准确评估用户信用风险提供了一个方法。利用先进的机器学习理论建立基于大数据的信用评估模型,对用户在网购、交易、社交等平台积累的商誉和行为数据进行整合和分析,从而将商誉信息转化为信贷评级依据,解决交易过程中的信息不对称的问题,既可以对互联网金融、小额贷款公司等金融机构提供一个有力的风险抓手,也可以对在央行征信系统信贷数据缺失或者信用记录不好、资质比较差的客户提供一个获取信用类服务的机会。因此,深度挖掘互联网大数据信息,开发基于大数据的信用风险评估模型,具有十分重要的现理论和意义。

二、国内外典型个人信用评分系统

(一)FICO系统

FICO是FairIsaac公司推出的一套评分系统,在美国得到广泛使用,其实质是应用数学模型对客户信用信息进行量化分析,基本思想是把数据库中全体借款人的信用习惯与具体某个借款人过去的信用历史资料进行对比,分析该借款人未来发展趋势是否与数据库中那些已经陷入财务困境的借款人有共同的趋势,从而决定是否放款给借款人。其判断的指标主要是客户在金融信贷方面的信息,主要包括信贷组合(10%)、争取新信贷(10%)、信贷时长(15%),未偿债务(30%)、付款历史(35%)。FICO采用的数学模型是传统的logistic回归模型,其信息维度过于单一。

(二)ZestFinance

ZestFinance是一家基于大数据的信用风险评估公司,其信用理念是认为一切数据都与信用有关,从多种渠道获取用户数据,充分挖掘用户信用信息[1]。与传统征信体系不同,其数据来源主要包括第三方数据、网络数据、用户社交数据等多个维度,能够在大数据基础上,从多种角度对借款人进行量化信用评估。ZestFinance的信用评估模型基于先进机器学习和集成学习模型,但具体的预测模型细节是其核心机密,其信用评估模型中用到几千个数据项。(三)芝麻评分芝麻评分是蚂蚁金服旗下个人征信机构在国内率先推出的个人信用评分。芝麻信用通过网络数据的收集和评估对不同的个体给出相应的评分,主要考虑个人信用历史、行为偏好、履约能力、身份特征和人脉关系等维度,数据来源于阿里巴巴生态系统数据、政府公共部门数据以及合作机构数据等。评分模型以线性回归和逻辑回归为主,部分模型也涉及决策树、神经网络等现金机器学习技术。

三、构建用户画像

如何有效地收集、组织用户信息,挖掘与业务应用相关属性,是基于大数据的业务分析和建模之前需要重点解决的问题。“用户画像”是指企业通过收集与分析消费者相关的各种大数据信息,完美地抽象出一个用户的商业信息全貌,并针对特定业务场景进行用户特征不同维度的重新组合,精准刻画用户的商业特征[2]。用户画像可以用标签的集合来表述,一个标签可以看作是高度精炼的特征标识,如年龄段标签:25~35岁;地域标签:上海等。对互联网上用户相对稳定的静态信息数据,如性别、年龄、地域、职业、婚姻状况等,直接建立标签;对用户不断变化的行为等动态信息数据,采用事件模型构建标签及对应权重,一个典型事件模型包括时间、地点、人物三个要素,即什么用户、在什么时间、什么地点做了什么事。此外,标签的权重还应当考虑时效因素。

四、大数据预处理

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