大數據在個人信用風險評估中的應用

王善棟

摘要：隨著大數據技術的發展，互聯網領域發生了許多變化，其中個人信用風險評估的應用已成為一個新的研究熱點。大數據技術的應用可以使個人信用評估更加準確，為金融機構提供可靠的數據支持。本文基于大數據的發展和個人信用風險的評估，探討了大數據在個人信用風險評估中的應用。

關鍵詞：大數據;個人信用;風險評估

個人信用貸款是金融機構的核心業務之一，但大多數小型金融機構難以準確評估個人客戶的信用風險，對業務的發展造成一定的影響。雖然中央銀行有一個比較全面的信貸信息系統，但由于其數據主要由主要的商業銀行提供，存在數據處理時效性和準確性問題，但大數據技術為解決個人信用評估問題提供了一個很好的途徑。

一、大數據在個人信用風險評估中的應用

（一）構建用戶畫像

用戶畫像的概念最早出現在電子商務領域，隨著互聯網的發展和大數據技術的成熟，用戶畫像在許多行業得到了廣泛的應用。在金融領域中，信息系統通過收集用戶的大量信息，分析和提取與業務相關的內容，然后對用戶的業務特征進行描述，從而理解和預測用戶的業務行為[1]。在個人信用風險評估的應用中，可以通過標簽來描述用戶的個人信用檔案，并為每個標簽分配一個權重，表明其準確程度，并根據用戶的行為進行動態調整，從而更準確地描述用戶的業務信息概況，為金融機構評估客戶的信用風險提供依據。

（二）大數據預處理

由于數據量大、數據形式、數據質量和數據源不同，需要對海量數據進行預處理。預處理首先收集和檢查數據，在完整充分的數據基礎上，對數據進行唯一性檢查和一致性檢查，剔除非法數據。然后對合法數據進行篩選，識別和剔除不符合使用要求的數據，并確保所有數據的有效性，采用單變量分析和多變量分析相結合的方法，最后利用變量推導來改進原始數據的可解釋性。經預先處理后的資料會直接用作日后的個人信用風險評估。

（三）建立風險評估模型

信用風險模型通常基于邏輯回歸統計技術進行分析，但由于用戶行為的稀疏性，評價模型的穩定性較差。為了提高模型的穩定性，許多學者進行了大量的研究，最終提出了支持向量機算法和決策樹模型算法。決策樹模型模型繼承了傳統邏輯回歸模型的優點，提高了系統的魯棒性，能夠很好地處理可變風險的非線性屬性。決策樹模型采用單層決策樹進行單變量分析，然后將決策樹的輸出變量應用到模型中，將中間結果作為邏輯回歸模型的輸入，最后計算各風險因素的權重，完成個人信用風險的綜合評價。

二、大數據算法概述

（一）支持向量機算法

支持向量機是一種分類算法，支持向量機的基本模型是在特征空間中定義的線性分類器。線性支持向量機類似于Logit模型，每個變量都被賦予一個加權因子，最后一個變量被加權，并作為預測的基礎[2]。同時，支持向量機可以使用內核函數將變量映射到高維空間，從而改進模型。然而該方法的主要缺點是運行速度慢，難以直接應用于大規模數據。

（二）決策樹算法

決策樹是分類和回歸的基本方法。決策樹模型具有樹結構，可以看作是一組if-then判斷規則，也可以看作是在特征空間和類空間中定義的條件概率分布。它的主要優點是預測速度快，與線性模型相比，決策樹還能處理非線性數據。此外，決策樹模型具有很強的可解釋性和對數據的自適應性，該模型的缺點是單一決策樹太容易擬合。

（三）隨機森林算法

隨機森林是由多個決策樹組成，每個決策樹專門針對一個特定的種群，聚焦于一個特定的變量，然后共同做出決策，做出最終的判斷。在隨機森林中構建每個決策樹，通過樣本和變量二維隨機抽樣。隨機森林的優點是并行性好，能處理大規模數據。

三、應用大數據發展趨勢分析

（一）征信調查多元化

隨著互聯網技術的廣泛應用，人們在互聯網上的信用行為將得到有效的利用和共享，為中央銀行信用信息系統提供更全面的補充信息，從而完善現有的征信評價體系。龐大的互聯網用戶數量使得數據處理、加工、再利用方面變得困難，但這正是大數據技術的魅力所在，它能更真實地識別大量用戶的行為并提取個性化數據，為多樣化的征信報告提供基礎。

（二）審批智能化

由于信用信息系統的不完善，現有的信用流程仍然是基于人工審計，許多關鍵的征信數據需要專業人員逐一判斷和決定。在大數據技術的應用中，將提出并應用各種高效的風險評估模型，快速分類能力和數據提取能力可以提高分析效率和質量，使金融機構能夠根據模型評估的結果作出快速的科學判斷。對于部分評分良好及符合信貸條件的用戶，系統可自動批核授信申請，無須人為干預，但對于評分較低及明顯不符合要求的用戶，系統會直接拒絕批核。

（三）監控精準化

信用客戶及相關業務的風險監測是個人信用風險評估管理的重要組成部分，監測的準確性將直接影響決策的科學性。大數據技術可以自動整合和分析收集到的數據，提取關鍵信息，預測未來發展趨勢，并自動提供有效的策略。大數據風險評估模型具有準確識別用戶貸款后的風險能力，能夠及時收集用戶的信用數據并密切監控，根據不同客戶采取不同的監控計劃，實現個性化的一對一管理，實現準確的風險監控。

四、結束語

綜上所述，大數據算法是建模的工具，結果并不絕對，如何根據數據特征和算法特點建立合適的模型也非常關鍵。在實際模型開發過程中，業務專家和數據科學團隊需要在數據邏輯的理解和建模指標的選擇上緊密合作。此外，數據科學團隊需要對算法的核心原理有深刻的理解，并且具有實現快速算法的能力，強大的大規模數據處理能力，以便充分利用大數據算法開發高性能的信用風險評估模型。

參考文獻：

[1]鞏凡，岳翔宇，閆守軍.大數據在個人信用風險評估中的應用[J].數字化用戶，2019，（11）：111.

[2]王思宇，陳建平.基于LightGBM算法的信用風險評估模型研究[J].軟件導刊，2019，18（10）：19-22.

（作者單位：南京萊斯信息技術股份有限公司）