Método de análisis de crédito vencido para el consumo financiero de Internet

1. Utilice algoritmos de aprendizaje automático y minería de datos para establecer un modelo de evaluación del riesgo crediticio para predecir la posible probabilidad de mora del prestatario. Los algoritmos más utilizados incluyen árboles de decisión, bosques aleatorios, redes neuronales, etc.

2. Realizar un análisis retrospectivo de los prestatarios morosos para descubrir las razones de los mismos, como el deterioro de la situación financiera, la disminución de la disposición a pagar, etc., a fin de hacer predicciones más precisas de los riesgos futuros. .

3. Analizar la situación de morosidad de diferentes tipos de prestatarios, comprender qué grupos tienen más probabilidades de estar morosos y luego formular las estrategias de control de riesgos correspondientes.

4. Utilizar tecnología de big data y algoritmos de inteligencia artificial para extraer información de fuentes de datos no tradicionales (como redes sociales, plataformas de comercio electrónico, pagos móviles, etc.). ) para ayudar en la evaluación de riesgos y la predicción de retrasos.

5. Introducir la tecnología blockchain para fortalecer la verificación de la identidad del prestatario y el seguimiento del crédito, y mejorar la seguridad y credibilidad de los datos.