Kaggle金融数据挖掘之基于客户行为的贷款违约预测 - 中国经管实验教学案例平台

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作者:    晏鸿萃
关键词:    信贷违约预测机器学习 AUC值
发表日期:    2021-09-13
单位:    重庆财经学院
近年来由于大数据、人工智能、云计算等新兴技术的兴起，金融行业积极拥抱科技进步带来的发展机遇，其中最具有代表性的是信贷业务通过机器学习和数据挖掘等手段，在对借款人的放贷精准度和效率方面有了显著的提升。本案例基于贷款申请人的基本画像，根据数据特征对不同情况的消费贷款申请人进行机器学习模型的分析，结论发现运用XGBoost模型比随机随机森林模型对客户违约情况的预测具有更好的效果。学生在分析本案例的过程中所能收获的，首先，可以对传统金融机构，以及新型金融企业的消费者信用评估模型有基本的了解。同时，学生可以自由发挥创造性对机器学习模型进行尝试和选择，最终根据某种衡量标准来确定最优预测模型。最后，通过对信贷预测的案例的分析，学生可以在不同的客户画像中总结影响违约结果的因素，从而产生如何对自身信用约束和社会信用体系如何建设的启发。

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