针对农村市场将会是未来金融市场的蓝海,“三农”金融市场将是下一个新增长点。自党中央国务院提出建设社会主义新农村以来,各部门都从自身的实际功能出发,积极响应。要想深化农村金融改革以及扩大对“三农”的信贷支持,首先必须以信用评价为基础,完善农村和农户信用体系建设。通过对大量文献的研究和整理,发现已有的农户信用评价研究中存在可以提升的空间。国内外学者的指标选取大部分集中在:农户基本情况、偿债能力或者经济情况、个人品行等这几个大的方面,并没有形成一个新的突破。根据A银行风险评价结果不够直观、主观性评价占比过高,指标权重设置过于粗糙简单等问题。本文针对现有研究的基础上,借助互联网技术深化发展的契机,通过不同的数据获取来源和渠道,增加特定针对性移动运营商的指标,也就是增加了个人行为分析维度来构建信用评价指标体系,从而能进一步补充和完善农户信用风险评价的指标体系。然后应用logistic回归模型对农户违约损失率进行建模,并以打分卡量化评分的结果形式输出。最后,通过构建的两个风控模型加上原A银行的风险评价办法进行两两对比,得到的结果如下:含移动运营商指标的评分卡模型是最优的,不含移动运营商评分卡模型的是中等,原有A银行风险评价办法是最差的。通过本文以上一系列的工作得到最终研究结论是:移动运营商的个人行为信息维度对农户贷款信用风险评判起到了明显提升作用,说明在农户贷款风险评价中移动运营商信息可以作为入参指标进行建模和使用的。本文的研究为解决农户贷款信息不对称的问题提供了不同的途径和思路,为农户贷款信用风险评价提供了一套有效解决方案。