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摘要本文探讨了预测分析和机器学习技术的应用，以增强信用评估和贷款实践。通过利用替代数据源，例如手机使用，社交媒体活动和交易记录，机器学习模型可以为具有有限的传统财务历史的个人提供更准确的信用风险评估。这项研究通过经验分析证明了这些模型的功效，展示了它们降低违约率的潜力，同时提高了信贷申请人的批准率。此外，本文讨论了与在信用评分中使用非传统数据相关的道德考虑和潜在偏见。这些发现强调了机器学习在促进金融包容性方面的变革性影响，为政策制定者，金融机构和技术开发人员提供了实用见解，旨在弥合银行社区以下社区的信用差距。本文深入研究
财务包容的预测分析：使用机器学习
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