基于机器学习方法的个人信用评价研究  

Research on the Individual Credit Evaluation Based on the Machine Learning Method

作　　者：周毓萍[1] 陈官羽 Zhou Yuping;Chen Guanyu

机构地区：[1]武汉理工大学经济学院

出　　处：《金融理论与实践》2019年第12期1-8,共8页Financial Theory and Practice

基　　金：2018年湖北省技术创新专项软科学研究项目“武汉航运结算中心对航运产业链影响机理研究”项目资助(项目编号:2018ADC079)

摘　　要：在大数据和互联网技术迅猛发展的背景下,金融大数据平台公司通过自己的平台收集和整理海量数据,完善信用评价维度,运用机器学习方法对个人信用水平进行全面科学评价,因而,商业银行传统个人信用评价面临巨大挑战。从现有个人信用评价体系和方法局限出发,探讨基于机器学习方法的个人信用评价研究的必要性,完善个人信用评价维度和评价体系,明确数据采集的渠道,运用动态脱敏技术进行数据脱敏、LOF检验方法检验数据异常值和随机森林方法补充数据缺失值。接着,运用梯度提升决策树方法筛选重要性指标,通过基于逻辑回归的评分卡模型对筛选后的指标进行处理,输出个人信用评价分。最后,通过BP神经网络对模型进行检验,运用该模型对个人信用水平进行预测。研究表明基于机器学习能够进一步提高个人信用评价的准确性,为商业银行个人信用评价提供科学的依据和参考。

关 键 词：个人信用评价体系 数据脱敏 机器学习 BP神经网络 

分 类 号：F832.33[经济管理—金融学]