从2012年党的十八大召开以来,针对现阶段我国的基本国情,以及经济发展的基本情况,党中央领导做出了重大的战略判断。总体来说,就是在充分研究国内与国外经济发展的情况,然后进行了科学系统的分析,故而宣告我国经济发展进入了新常态。如何去适应新常态?就是需要我们加强以信用为抓手的事中事后风险管控,加强构建以信用为核心的监督管理机制,营造诚实守信的社会环境。随着社会不断的发展,社会信用制度的建设工作,以及完善需求,逐年受到党中央高度重视,充分表明了我们加强社会信用体系的建设工作,是大势所趋的一项工作。传统的信用评估模式总体来说是官方垄断的性质比较强,信用评估的基础信息来源,主要是商业银行等金融机构,收录的信息较多是企业、个人的基于历史情况的基础信息。通信运营商的数据是与消费者信用强相关的数据,具有用户覆盖范围极广、实名性、实时变化、具备交往圈信息等明显的数据优势。如果通信运营商的信用数据被应用于金融行业,通过数据建模得到用户信用风险的评分,将减少部分金融行业的风险问题。本文在撰写过程中,首先围绕国内外的信用管理理论,进行文献的翻阅、搜集、整理,同时收集了大量国内外基于数据建模分析的信用评估模型搭建的理论知识,并对相关理论进行归纳和综述,从而形成自身的理论基础。其次基于通信运营商的用户数据,运用统计和计量分析方法,充分和有效地开展分析,构建用户信用评估模型,从而建立信用管理机制。通过大量数据挖掘,将通信运营商拥有的用户数据进行分类,总结分类特征后进行建模与计算,综合考虑用户的用户价值、身份影响、行为习惯、信用历史、交往信息这5个维度信息,通过建模加工建立用户信用管理的金字塔模型,从而得出评价用户的综合得分。信用分的高低代表了用户的信用好坏,分数越低代表用户信用风险越大、信用情况不佳,而分数越高代表用户的信用情况越好。根据模型结果、并抽取实证用户,证明高得分用户在身份特征、消费能力、信用历史等方面,均相较低得分用户优势明显。最后根据构建好的信用管理体系,聚焦用户的信用信息,在金融行业开展场景化应用,能够在定位用户画像、精准分群营销、辅助风险监测、识别信贷欺诈、差异化信用服务、支撑消费金融等几个方面做好应用辅助,可创新金融监管模式,减少借贷风险。