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基于运营商大数据的信用风险控制模型移动通信运营商积累大量的用户数据，包括用户基础信息、通信行为、上网行为、地理位置等数据。如何利用这些数据服务于征信领域是一个值得研究的问题。征信领域主要分为企业征信和个人征信两类，因为运营商积累的主要是个人通信用户的数据，所以这里主要研究个人征信问题。运营商的个人征信产品体系中主要包括征信验真、征信评级、业务追踪管理3个子产品，其中征信评级是最重要的产品。征信评级产品基于运营商的大数据为用户进行信用评级，信用评级应用于个人贷款、消费贷款、免押金租赁等金融和商业场景中，实现对业务场景下的业务风险控制。从数据挖掘的角度看信用评级问题就是数据挖掘中的分类预测问题，根据用户历史数据建立用户评级模型，基于评级模型得到每个用户的信用风险评级并应用于业务场景中。征信评级不仅应用于传统信贷场景，而且应用于互联网征信领域。大数据征信评级中特别要注意用户的隐私问题。现有基于大数据的征信模型都是基于信用场景下的数据，没有使用运营商大数据
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