【摘要】利用互联网个人小额消费信贷的大样本微观数据,分析借款人互联网信用风险评分与其贷款违约风险的关系。研究结果显示,基于互联网大数据的个人信用风险评分系统,无论是公司自主研发的信用评分卡,还是权威第三方研发的欺诈评分卡,均能够预测网络借款人的违约风险,网络信用风险高的借款人逾期违约率、逾期未结清率更高,需要更多次催收才能最终结清借款。除此之外,借款金额、借款次数等借款特征以及性别、年龄和户籍属性等借款人特征的作用仍不容忽视。利用人工智能和机器学习等先进技术手段更深入地分析借款人信息,完善基于互联网大数据的风控体系,对于降低网络借贷市场的风险至关重要。