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随着信息技术的高速发展和互联网的普及，征信领域发生了巨大的变化。大数据征信逐渐开始取代传统征信模式。传统征信数据来源单一，主要以传统商业银行的违约记录作为征信依据，覆盖人群 范围较小，不能准确判断个人实际征信状况。大数据征信以互联网为平台，采用数据抓取和数据挖掘技术，运用合理的算法判断个人或企业的信用状况。其数据种类多样，来源广泛，具备综合判断的能力。 近年来，个人信用模型不断完善，从早期的判别分析模型到今天的基于机器学习的个人征信模型层出不穷。독일어
Mit der rasanten Entwicklung der Informationstechnologie und der Popularität des Internets haben sich große Veränderungen im Bereich der Kredituntersuchung vollzogen. Big Data Kredituntersuchungen begannen allmählich, den traditionellen Kredituntersuchungsmodus zu ersetzen. Die traditionelle Kredituntersuchungsdatenquelle ist einzeln, die hauptsächlich die Ausfallaufzeichnungen traditioneller Geschäftsbanken als Grundlage für die Kredituntersuchung nimmt, eine kleine Bandbreite von Personen abdeckt und den tatsächlichen Kredituntersuchungsstatus von Einzelpersonen nicht genau beurteilen kann. Big Data Credit Investigation nimmt das Internet als Plattform, verwendet Datenerfassungs- und Data Mining-Technologie und verwendet vernünftige Algorithmen, um den Kreditstatus von Einzelpersonen oder Unternehmen zu beurteilen. Seine Daten haben verschiedene Arten und breite Quellen und haben die Fähigkeit einer umfassenden Beurteilung. In den letzten Jahren wurde das Personalkreditmodell kontinuierlich verbessert, vom frühen Diskriminanzanalysemodell bis zum heutigen Personalkredituntersuchungsmodell basierend auf maschinellem Lernen.
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