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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。
机器学习在运营商大数据信用风险评估中的研究及应用
【摘 要】
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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
【机 构】
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中国联通江苏省分公司,南京安讯科技有限责任公司
【出 处】
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通讯世界
【发表日期】
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2016年10期
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