做問卷哪個網(wǎng)站好愛站網(wǎng)關鍵詞密度
評分卡模型概念
評分模型是根據(jù)借款人的歷史數(shù)據(jù)，選取不同維度的數(shù)據(jù)類型，通過計算而得出的對借款人信用情況打分的模型。不同等級的信用分數(shù)代表了借款人信用情況的好壞，以此來分析借款人按時還款的可能性。
評分卡模型分類
A卡（Application Scorecard）：也叫申請評分卡，用于評估申請人在貸款申請階段的信用風險。主要依據(jù)申請人提供的個人信息（如財務狀況、信用記錄、工作情況等）以及外部信用評分（如征信報告分數(shù)）來評估該申請人還款的概率和可信度。
B卡（Behavior Scorecard）：也叫行為評分卡，用于管理已發(fā)放貸款的客戶的信用狀況，即對貸款發(fā)放后，客戶的還款行為、賬戶表現(xiàn)進行評估。通過分析客戶的還款記錄、余額變化、額度使用等信息評分。
C卡（Collection Scorecard）：也叫催收評分卡，主要用于貸后管理，對逾期還款的客戶進行風險分級，以優(yōu)化催收策略。評分的高低將幫助銀行或金融機構判斷哪些客戶更可能償還債務，進而決定應對逾期債務的方式和強度。
這三種評分卡模型在信貸生命周期中相互銜接，通過不同階段的風險評估支持金融機構最大程度地識別、管理和控制信貸風險。
評分卡開發(fā)流程
-
在建立申請信用評分卡,首先要明確以下幾點：適用范圍 、特殊進件處理、信息缺失、 評分截點、拒絕推斷、例外推翻、授信額度、效果監(jiān)控和策略調整。
-
建模需求：為金額10000元以下,借款時間3~9個月的借款場景設計一款風險
定價模型,預測用戶的借貸違約風險,幫助貸款機構進行風險決策、減少損失。 -
特殊進件排除（強規(guī)則）：
- 欺詐賬戶(非信用風險范疇)
- 政策拒絕賬戶(不使用申請評分模型管理)
- 重復或未完成申請(無最終決策)
- 商務卡賬戶(不屬于零售風險范疇)
- 員工卡賬戶(特殊類別人群,不使用評分卡管理)
- 學生卡賬戶(特殊類別人群,不使用評分卡管理)
- 年齡小于18歲或大于65歲(政策上非準入人群)
- 特殊產品(不使用申請評分模型管理)
- 特殊渠道申請(不使用申請評分模型管理)
- 僅附屬卡申請(不使用申請評分模型管理
-
確定觀察期和表現(xiàn)期
觀察期指的是變量計算的時期,一般觀察期設定在6~24個月
表現(xiàn)期指的是預測的時間長度,若預測客戶未來12個月內出現(xiàn)違維約的幾率,則表現(xiàn)期為12個月
-
數(shù)據(jù)源準備
運營商數(shù)據(jù)：抓取的運營商通話詳單、注冊時間、繳費信息、流量使用信息、短信信息等。
設備數(shù)據(jù)：通過手機SDK獲取的設備及通訊相關信息,包括設備信息、通訊錄、通話記錄、短信、APP信息等。
短信數(shù)據(jù)：第三方短信供應商積累的用戶數(shù)據(jù)。
第三方支付數(shù)據(jù)：第三方支付供應商積累的用戶支付數(shù)據(jù)。
個人征信：人行征信數(shù)據(jù),包括信用卡、住房貸款、逾期的貸款筆數(shù)等部分特征。
個人基本信息：通過身份證獲取的性別、年齡、籍貫地等。 -
特征計算
評分模型的處理結果
分數(shù)大于特定某一分值：可以認為這類的借款人信用情況很好（逾期的概率非常低），進件不需要經過信審人員審批，直接通過；通常這一分值經過計算后會設置的很高，能達到這一份值的借款人占比很小。 分數(shù)在某個區(qū)間時：在這一區(qū)間的進件，都需要經過信審人員審批。 分數(shù)小于某一特定分值：可以認為這類的借款人信用情況很差（逾期概率非常高），進件不需要經過信審人員審批，直接拒絕。