【摘要】从社会资本角度构建动态的个人信用评估体系,并利用人工智能算法进行指标筛选和性能评估对比。根据数据分析结果发现,极限梯度提升算法在预测准确性、稳定性以及灵敏度上性能较佳。因此,从完善个人信用状态、信用评估模型指标选取、信用评估算法选取三个角度为经济个体和信用评估机构提出建议。对于经济个体而言,大数据背景下个人信用状态的完善也要注重对社会资本的运用;在完善个人信用动态评估体系方面,建议加入社会关系等能够评价社会资本的指标以真正实现指标的动态性;最后根据分析对比数据,建议在个人信用动态评估算法上,信用评估机构可以借鉴极限梯度提升算法来提升模型的稳定性。