主要观点总结
本研究利用国内某金融科技借贷机构的数据，实证考察了电商信用评分和网购行为足迹在违约预测中的作用。研究发现，电商信用评分和网购行为足迹均能有效预测违约概率，其中电商信用评分具有最强的预测能力，而网购行为足迹不仅与自我报告信息具有相似的预测能力，还包含额外的信息含量。进一步分析表明，两类数字足迹的互补作用有助于提升违约预测的准确性，并帮助传统征信缺失的信用白户以及被传统征信错误低估的借款人提高信贷可得性。本研究还探索性地建立了网购行为与违约风险的理论联系，为金融科技借贷领域的研究提供了新的视角。
关键观点总结
关键观点1: 电商信用评分和网购行为足迹在违约预测中的作用
电商信用评分和网购行为足迹均能有效预测违约概率，其中电商信用评分具有最强的预测能力，网购行为足迹则包含额外的信息含量。
关键观点2: 数字足迹的互补作用
电商信用评分和网购行为足迹的互补作用有助于提升违约预测的准确性。
关键观点3: 信贷可得性的提高
数字足迹能够帮助传统征信缺失的信用白户以及被传统征信错误低估的借款人提高信贷可得性。
关键观点4: 理论联系的建立
研究探索性地建立了网购行为与违约风险的理论联系，为金融科技借贷领域的研究提供了新的视角。
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