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网络数据，如IP地址、浏览器版本甚至电脑的屏幕分辨率，这些数据可以挖掘出用户的位置信息、性格和行为特征，有利于评估信贷风险。此外社交网络数据也是大数据征信的重要数据源。最后，直接询用户。为了证明自己的还款能力，用户会有详细、准确回答的激励，另外用户还会提交相关的公共记录的凭证，如水电气账单、手机账单等。多维度的征信大数据可以使得ZestFinance能够不完全依赖于传统的征信体系，对个人消费者从不同的角度进行描述和进一步深入地量化信用评估。图5展示了ZestFinance的信用评估分析原理，融合多源信息，采用了机器学习的预测模型和集成学习的策略，进行大数据挖掘。一，数千种来源于第三方（如电话账单和租赁历史等）和借贷者的原始数据将被输入系统。其次，寻找数据间的关联性并对数据进行转换。二，在关联性的基础上将变量重新整合成较大的测量指标，每一种变量反映借款人的某一方面特点，如概率、长期和短期内的信用风险和偿还能力等。然后将这些较大的变量输入到不同的数据分析模型中去。三，将每一个模型输出的结论按照模型的原则，形成最终的信用分数。

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