伴随着互联网金融的不断发展,各大金融机构也开通了线上贷款的通道,这不仅拓宽了金融交易途径,为居民消费提供便利,还促进了我国经济的发展。2020年,国家发改委发布了《关于稳定和扩大汽车消费若干措施的通知》,鼓励金融机构积极开展汽车消费信贷,各大网络车贷平台积极响应,创新网络车贷业务,适应客户需求。然而随着网络平台车辆贷款业务成交量的增加,客户违约事件也在不断激增,高风险客户的准入给平台带来经济损失的同时,也让平台陷入巨大的发展危机。事实上,若能在放贷前高效、准确地识别出潜在的风险客户,将有助于网络车贷平台的健康稳定发展。基于此,依托先进的数据挖掘方法对网络车贷平台的潜在违约客户进行准确识别,降低平台经营风险,减少损失,提升平台风险管理水平。具体研究内容如下:首先,基于某网络车贷平台提供的真实车贷数据,对违约客户和非违约客户之间的差异和共性特征进行了探索性分析,并通过数据的入模要求,完成数据预处理和特征工程,为模型构建奠定基础。其次,为了处理数据不均衡问题,本文将欠采样技术、过采样技术以及组合采样技术中的六种数据不均衡处理方法分别与逻辑回归、支持向量机、随机森林以及XGBoost模型相结合,通过拟合数据对比分析发现SMOTETomek-LR、SMOTE-SVM、Borderline SMOTE-RF和Borderline SMOTE-XGBoost这四种组合模型的拟合效果较好,而在这四个中Borderline SMOTE-XGBoost模型的拟合效果最佳,SMOTE-SVM模型效果最差。最后,为了进一步提高模型拟合效果,将单一模型中效果最佳的逻辑回归、随机森林和XGBoost三个模型进行Stacking模型融合,分别构建了标准Stacking模型和三种Stacking改进模型:（1）为了挖掘原始训练集与Stacking初级学习器得到的新训练集之间的隐含关系,在次级学习器中加入原始训练集,构造加入原始训练集的Stacking模型;（2）为了更好地突出第一层中每个学习器性能的好坏,以第一层学习器五折交叉验证后的平均AUC值为作为权重,构造加权Stacking模型;（3）为了综合比较改进效果,构造了加入原始训练集和加权的Stacking模型。通过实验数据验证,加权Stacking模型的综合性能是所有模型中最好的,AUC值、F1值、查全率以及KS值均有所提高。其中,AUC值达到了0.7898,比单一最优模型提高了0.0414。可见,通过构建加权Stacking网络车贷违约客户识别模型,有助于降低该平台的不良贷款率和客户违约风险。