【摘 要】
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个人信贷交易行为中存在着严重的信息不对称现象，这给处于信息劣势方的商业银行带来极大的信用风险，而个人信用评价体系可以有效预防此类风险。以客户分类选择为条件，对中国人民
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个人信贷交易行为中存在着严重的信息不对称现象，这给处于信息劣势方的商业银行带来极大的信用风险，而个人信用评价体系可以有效预防此类风险。以客户分类选择为条件，对中国人民银行征信中心个人信用报告信用评价指标体系中各信用指标对客户选择的影响进行研析，并采用数据挖掘的方法对其进行优化，将18个评价指标减少到8个。使用决策树对优化后的指标体系有效性进行了验证，结果表明，优化后的8个指标体系能很好地对客户对象进行预测分类，同时大大降低了分类成本，操作简便。
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