【摘要】文章将通过手机采集的借款人社交信息纳入个人信用风险评估中,分别利用Logistic回归和LightGBM算法进行了实证研究。实证结果表明:社交信息对违约风险具有显著影响;融入社交信息的个人信用风险评估模型表现更优。