数学模型在互联网金融小贷信用评分中的应用

摘要

过去个人信贷风险评估应用的主体是商业银行,2014年以来随着国家允许个人或团体从事放贷业务以来,非银行借款机构如雨后春笋般的出现在人们的生活中,同时伴随着互联网的发展,互联网金融公司如虎添翼不断发展壮大,非银行金融公司也越来越多,这些机构如润滑剂一样加速了我国的资金融通,一定程度上促进了我国经济的发展.与此同时个人信用风险评估就成为这些机构必须解决的问题.传统的信用评估方法如专家评分卡的评估方法主要依靠业内专家的经验数据制定出评分规则,但这些方法不能相对精确量化风险水平,效果有限.而数学模型是根据客户的历史数据建模,可以用相对精确的度量客户的风险水平,在数据质量较好的情况下数学模型对客户的区分度下相对较高,可以更好得降低信贷机构的信贷风险.本文主要研究数学模型在信用风险中的应用及其优势.