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机器学习在运营商大数据信用风险评估中的研究及应用
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4
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摘要
在互联网金融繁荣发展的今天,消费信贷业务的横生,央行征信数据在时效、全面、层次等方面的不足日益凸显,深度挖掘分析互联网行为数据,利用现代机器学习技术,开发大数据信用风险评估模型显得尤为重要。本文以某运营商个人信用评分模型为例进行研究,分析当前大数据信用风险控制的重要性。
作者
施巍巍
饶翔
机构地区
中国联通江苏省分公司
南京安讯科技有限责任公司
出处
《通讯世界(下半月)》
2016年第5期277-279,共3页
Telecom World
关键词
大数据
信用评估
机器学习
分类号
F830 [经济管理—金融学]
引文网络
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