近年来,我国经济实力和社会生活发生了翻天覆地的变化,人们对于美好生活的消费需求被充分激发,消费方式也逐渐从传统的保守消费转向借贷消费,与此同时,为了扩大内需、刺激消费,国家大力支持发展信贷产业。伴随着人工智能、区块链、大数据等技术的迅速兴起,金融行业也迎来了数字化和信息化转型。新兴科技与传统金融行业相结合推动了互联网金融的迅猛发展,然而互联网金融的出现,不仅改变了贷款业务,也带来了新的风险。目前互联网金融业务面临的情况是订单金额低、订单数目多、借贷期限短、客群资质差异大。面对复杂且变化莫测的信贷风险,传统的风控方法已经不能满足目前的风控需求,在这种情况下,建立一个科学有效的贷款违约预测模型对我国信贷业的健康发展显得尤为重要。本文通过构建基于集成学习算法的贷款违约预测模型,帮助信贷平台识别违约客户,以最大限度地对可能遭遇的信用风险进行规避。采用Data Fountain竞赛平台提供的75万条网络信贷数据作为实验数据,并通过探索性数据分析、数据预处理、变量衍生以及变量选择来提高数据的有效性和模型的性能表现。本文利用随机森林算法对不同采样方式进行对比,最终选择Tomek Links欠采样与KS阈值移动相结合的方式来解决贷款数据不平衡问题。在集成学习的模型选择上,使用随机森林、XGBoost以及Cat Boost这3种集成学习算法分别构建贷款违约预测模型,并对同一模型在KS阈值移动前后的预测效果进行对比,然后根据各模型的AUC值、KS值以及F2值选出最佳模型,最后对该模型利用Permutation Importance和Shap方法进行影响因素分析。经过上述的研究与分析,本文得到以下5个实证结果:一是在贷款数据不平衡问题的处理上,Tomek Links欠采样效果最好,未采样效果其次,SMOTE过采样效果最差,它们的AUC值依次为0.8631、0.8621、0.8608,且在Tomek Links欠采样后,数据依然存在不平衡问题,由此可知使用采样方法可能降低预测效果,也可能效果提升十分有限,并且采样后不能确保可以很好的解决数据不平衡问题;二是经过KS阈值移动后,3个模型的Recall至少提高了28.67%,F2值至少提高了16.50%,即KS阈值移动后的3个模型具有更好的预测效果,它们均极大地提高了金融风控领域较为关心的召回率,同时也在最大程度上保证了精准率;三是3个集成学习模型的预测效果均较好,它们的AUC值均大于0.8680,且模型之间的预测差距较小,AUC值最大差距仅为0.43%;四是Cat Boost模型是本文进行贷款违约预测的最佳模型,在3个模型中Cat Boost模型的AUC值、KS值、F2值最大,且其KS值与AUC值的波动最小,由此可知该模型的预测效果和稳定性均强于其他两个模型;五是发现婚姻状态、所在公司类型、贷款等级之子等级、工作类型、提前还款次数这5个变量对于预测贷款是否违约最为重要,同时分析了这些变量与贷款违约的具体影响关系,这对于金融机构在贷款审核时具有参考价值。