违约预测思路_数据来源于阿里云天池实验室平台中一个关于车辆贷款的部分贷款数据,共有150000条

作者：IT小白 | 2024-03-28 19:24:34

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数据来源于阿里云天池实验室平台中一个关于车辆贷款的部分贷款数据,共有150000条

互联网金融针对个人车主的车贷业务主要有以下两大类：

第一，车辆抵押、质押以及信用贷。抵押和质押主要是以车主的自有车辆作为抵押或质押品，向车贷平台进行借款，这类事目前互联网车贷平台的主要业务。车辆信用贷主要是是针对购买车的车主进行的信用贷款，一般情况下无需进行抵押。

第二，以融资为目的的汽车消费贷款。从车平台开展的业务形式可以看出，不同的业务类型所涉及的流程环节是不尽相同的。

但是这两种业务都面临同一个风控问题：即借款人的信用风险问题。在贷款期间借款人能否如期偿还借款金额，是否会发生逾期违约行为等。除了以上针对个人客户的业务之外，有些平台还开展了专门的商业车贷。随着车贷业务形式的不断创新与拓展，越来越多的车贷平台意识到了到大数据背景下客户违约风控管理的必要性。有些平台也推出了企业内部自行开发的风控信用系统。主要是以查询客户征信记录为主，侧重贷后追偿。可以看出目前行业内的大数据信用风控仍处于初级阶段。现如今，互联网平台车贷业务竞争激烈，与传统的银行业相比，其风控能力还比较弱。虽然车贷业务在国内有较大的潜力和市场，但面对车贷客户违约情况的层出不穷。很多车贷平台并没有充分利用大数据针对客户特征做风险识别模型，并且面对庞大复杂的数据，车贷平台大多依靠人工审核和判断客户的信用风险，不断的暴露出高成本，低效率的问题。因此在风险管理上依旧存在较大的隐患，违约人多的增加，直接关系到了车贷平台的资金安全。

[1]弓静雪. 基于随机森林模型的互联网车贷客户违约风险识别研究[D].辽宁大学,2020.

数据：车辆贷款违约预测（讯飞A.I算法赛）

数据集-阿里云天池

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