随着普惠金融政策的深化,个人消费贷款的日益普及,如何在开拓个人信贷业务的同时,降低贷款审核工作量并控制相关信用违约风险,这已经成为金融机构面临的一个重大挑战。与此同时,数据正成为一种越来越受到关注的生产资料,尤其是各级政府机构手中掌握了大量的政务数据,这些数据对于提升金融机构的信贷风险防控能否是否可以发挥积极的作用,帮助金融机构提升风控能力,并让更多人便捷地获得金融服务。本文将系统分析影响贷款人信贷违约风险的各种因素,并利用大数据分析技术和数学建模方法（逻辑回归分析、神经网络、随机森林等）,根据从政府数据中能够得到的公积金、税务、个人财产等关键信息,构建贷款人信贷违约风险评价模型,为个人信贷审核提供一种量化的、可靠的分析方法,以帮助金融机构降低不良贷款率,也可以为有关监管政策的完善提供一定的参考价值。本文参考了商业银行个人信用风险评价中常用的变量因子体系,结合政府开放数据中的有用信息,对模型的变量体系进行优化,并利用大数据分析技术和建模方法（逻辑回归分析、神经网络、随机森林等）对变量体系与违约风险的相关性进行量化研究,提出了个人信贷违约风险模型,并结合实证分析,对所提出的个人信贷违约风险模型的有效性和准确性进行验证。本文在学习和借鉴国内外个人信用风险变量因子评估研究的基础上,结合S银行自身信用风险管理现状,引入政府数据作为新的变量因子搭建风控模型,使用PYTHON编程语言引入公积金等政府数据作为新的变量因子构建逻辑回归、随机森林等模型,论证了政府数据对于贷款逾期预测模型的优化作用。论文通过分析政府数据用于银行业信用贷款逾期预测的效果,不仅具有重要的理论价值,还具有较强的现实意义。理论意义在于:（1）通过实证来检验个人信贷逾期预测模型的有效性,探讨了适合我国国情的个人信贷风险预测模型中的变量因子;（2）选取了具有代表性的逻辑回归模型和随机森林模型开展实证研究,并比较了逻辑回归模型和随机森林模型在预测准确性方面的差异;（3）对比分析了政务开放数据对于个人信贷风险模型预测准确性的影响,实证研究表明政务开放数据对于提升模型预测的准确性具有积极作用。现实意义在于:（1）推动S银行及更多国内中小商业银行构建起基于大数据的个人信贷风控模型,并应用于信贷风控实践中;（2）期望本文的研究结论能够有助于推动各级政府加快政务数据开放的步伐,在相关法律法规和安全保障技术不断完善的前提下,期待政府可以将数据开放给各行各业,助力科技创新、产业升级和数字中国建设。