【摘要】随着信息技术的发展,数据来源越来越多,虽然可以更加精准、科学地刻画个人信用状况,但由于数据来源多、结构复杂等问题,给传统的征信技术带来了挑战。本文提出了基于多源数据融合的个人信用模型,可以同时对多个数据集进行建模和变量选择,同时考虑了数据集间的相似性和异质性。通过模拟实验发现,本文所提出的整合模型在变量选择和分类效果方面都具有明显的优势。此外,将整合模型应用于城市和农村两个数据集的个人信用评分中发现,整合模型在实际应用中也有很好的表现。