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摘要
随着大数据的发展和居民消费观的转变，消费金融模式应运而生，努力践行
普惠金融和助力经济发展的责任。然而，由于消费金融具有门槛低、人群广、流
程简单等特性，行业面临的客户信用风险问题日益凸显。在消费信贷业务中，收
集到的客户信息具有高维稀疏和类别分布不平衡的特性，这使得传统的信用风险
评估模型存在对违约客户识别能力较差、无法处理海量的高维数据等不足。本文
以LightGBM为基准模型进行改进，分别从数据、算法和混合三个层面建立了非
平衡样本下的个人信用风险评估模型，并利用捷信消费金融公司的客户贷款数据
进行
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