信用卡客户信用风险的实证研究--基于申请评分卡模型

信⽤评分模型简介1、信⽤评分模型出现的动机是什么？ 我们去银⾏借款的时候，他们往往都会看我们的⼀些个⼈信息，⽐如，年龄，收⼊，家庭状况，⼯作单位，婚姻状况等，也会设置⼀些门槛，只有满⾜了⼀定的门槛才会贷款于你。

但是这种对单个指标设置的门槛会存在⼀些问题，⽐如：（1）有些借款⼈虽说⼀些条件不满⾜，但是其他条件都很好（2）如何利⽤零散、⾮结构化的信息整合成科学的核额体系是⼀个难题（3）贷后管理、资产质量分析和风险定价需要可量化的数字评价体系⽀持 这样，⼀种信⽤评分就应运⽽⽣，解决了以上难题。

具象的个体风险被标准化，分数的存在使得审批有了最简单易⽤的判断标准；整体的信贷资产质量也有了量化指标2、信⽤评分的业务定义 信⽤评分表⾯上是⼀个分数，实质上是⼀个模型。

模型只是我们解决问题的⼿段，解决业务问题才是我们的⽬的。

 信⽤风险计量体系包含主体评级模型和债项评级模型，主体评级和债项评级均有⼀系列评级模型组成，其中主体评级模型可⽤“四张卡”来表⽰，分别是A卡、B卡、C卡和F卡；债项评级模型通常按照主体的融资⽤途，分为企业融资模型、现⾦流融资模型和项⽬融资模型等。

 我们通常所接触到的评分⼤都⽤于信贷审批，即申请评分卡（A卡，Application scorecard)。

同时，业内还常⽤的有B卡（Behavior scorecard）和C卡（Collection scorecard），分别⽤于贷后管理及催收管理。

 其中，它们的使⽤场景不同的：A卡⼜称为申请者评级模型，是使⽤最⼴泛的，⽤于贷前审批阶段对借款申请⼈的量化评估；B卡⼜称为⾏为评级模型，主要任务是通过借款⼈的还款及交易⾏为，结合其他维度的数据预测借款⼈未来的还款能⼒和意愿；C卡⼜催收评级模型，是在借款⼈当前还款状态为逾期的情况下，预测未来该笔贷款变为坏账的概率，由此衍⽣出滚动率、还款率、失联率等细分的模型；F卡有称为欺诈评级模型，主要应⽤于相关融资类业务中新客户可能存在的欺诈⾏为的预测管理。

基于大数据的银行客户信用评估模型研究第一章：绪论随着科技的发展和社会经济的进步，金融行业也发生了翻天覆地的变化。

其中，客户信用评估模型被广泛应用于银行风险管理系统中。

该系统利用大数据和人工智能技术，对客户的信用进行量化评估，从而实现风险的控制和管控。

本文旨在研究基于大数据的银行客户信用评估模型，为银行风险管理提供参考。

第二章：研究现状客户信用评估模型是银行风险管理体系的核心，也是当前金融行业的研究热点。

目前，国内外学者采用不同的方法构建客户信用评估模型，主要包括传统的数据挖掘技术、人工智能技术和机器学习技术。

其中，机器学习技术是目前应用最广泛的方法，包括支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯、决策树等。

第三章：研究内容本文基于大数据技术，构建客户信用评估模型，主要内容包括以下三方面：1. 数据预处理。

通过数据清洗、缺失值处理、重复值处理、异常值处理等方法，提高数据质量和准确性。

2. 特征选择。

采用特征选择算法，从海量数据中筛选出与客户信用相关性更高的特征，提高模型的预测精度。

3. 模型构建。

选取多种机器学习模型比较和优化，构建客户信用评估模型。

通过对比不同算法的精度和效率，确定最优算法，并将其应用于实际项目中。

第四章：研究方法在该模型构建过程中，我们采用了以下方法：1. 数据收集：通过银行内部系统、第三方数据、互联网数据等多渠道收集客户信息。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、处理、对齐、加工等工作，提高数据质量和准确性。

3. 特征工程：在数据预处理的基础上，选取适当的特征，采用多种特征选取算法确定有意义的特征。

4. 模型构建：选取SVM、决策树、朴素贝叶斯等多种机器学习算法，比较并确定最优算法。

5. 验证和评估：对构建好的客户信用评估模型进行评估和验证，测试模型的预测精度和效率。

6. 风险控制：将应用于实际风险管理系统，使模型能够在实际环境中不断学习和优化，实现风险的控制和管控。

第五章：实验结果通过模型的构建和优化，我们比较了SVM、决策树、朴素贝叶斯等多种算法的精度和效率。

基于数据挖掘的银行信用风险评估与预测模型研究随着金融市场的高速发展，银行的信贷业务日益繁荣，但信用风险也随之增加。

为了更好地评估和预测银行的信用风险，提高信贷决策的准确性和效率，数据挖掘技术成为一种重要的工具。

本文将基于数据挖掘的方法，研究银行信用风险评估与预测模型。

首先，我们需要了解银行信用风险的概念。

银行信用风险是指在银行贷款过程中出现的借款人无法按时偿还本金和利息的风险。

信用风险评估和预测的目标是根据客户的个人和财务信息，预测客户未来还款能力，为银行决策提供可靠的依据。

数据挖掘技术适用于大量的数据分析，可以挖掘出隐藏的模式和关联规则。

在银行信用风险评估与预测中，常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则和异常检测等。

首先，分类是一种常用的数据挖掘技术。

在银行信用风险评估中，分类技术可以将客户分为违约和非违约两类。

为了构建分类模型，首先需要选择合适的特征，如客户的年龄、性别、婚姻状况、收入水平等。

然后，通过训练样本对模型进行训练，选取适当的分类算法，如决策树、支持向量机或神经网络等。

最后，利用测试样本对分类模型进行验证和评估，并进行模型的调优。

其次，聚类是另一种常用的数据挖掘技术。

在银行信用风险评估中，聚类可以将客户根据其相似性分为不同的群组，从而揭示出潜在的信用风险。

聚类可以帮助银行更好地理解不同客户群体的特点，并针对不同群组制定不同的风险管理策略。

聚类的方法有很多种，如基于密度的DBSCAN算法、基于距离的K-means算法等。

另外，关联规则是用于挖掘数据集中项之间隐含关联关系的技术。

在银行信用风险评估中，关联规则可以帮助银行发现不同变量之间的关联性，从而更好地评估客户的信用风险。

关联规则的常用算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。

通过关联规则的挖掘，银行可以识别出客户在还款能力上存在的弱点，从而更加准确地预测客户的信用风险。

最后，异常检测也是一种重要的数据挖掘技术。

在银行信用风险评估中，异常检测可以帮助银行发现异常的信用行为，如逾期还款、欺诈等。

评分卡模型0 引言信用评分模型是消费信贷管理中的先进的技术手段，是银行、信用卡公司、个人消费信贷公司、电信公司、水电服务公司、保险公司等涉及消费信用的企业实体最核心的管理技术之一。

被广泛应用于信用卡生命周期管理、汽车贷款管理、住房贷款管理、个人贷款管理、其他消费信贷管理等领域，在市场营销、信贷审批、风险管理、账户管理、客户关系管理等各个方面都发挥十分重要的作用。

信用评分模型运用先进的数据挖掘技术和统计分析方法，通过对消费者的人口特征、信用历史记录、交易记录等大量数据进行系统的分析，挖掘数据中蕴含的行为模式、信用特征，捕捉历史信息和未来信用表现之间的关系，发展出预测性的模型，以一个信用评分来总和评估消费者未来的某种信用表现。

信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题将企业或个体消费者划分为能够按期还本付息(即“好”客户)和违约(即“坏”客户)两类。

具体作法是根据历史上每个类别(如期还本付息、违约)的若干样本,从已知的数据中找出违约及不违约者的特征,从而总结出分类的规则,建立数学模型,用于测量借款人的违约风险(或违约概率),为消费信贷决策提供依据。

1 基于Logistic回归分析的客户信用评价卡模型本文将采用 Logistic 逻辑回归分析方法对小额贷款公司的客户信用进行评价。

首先，建立信用评价模型，给出客户信用评分卡模型，并对客户样本进行初步分类预测。

下面的理论基础和变量选择都以该小额贷款公司为例。

1.1 建模的准备1.1.1 目标变量的定义研究的目标变量为客户是否具有“违约”行为，本文是以客户逾期未归还贷款定义为“违约”行为（即“坏”客户）。

1.1.2 定量指标的筛选方法第一种定量指标的筛选方法：用随机森林法寻找自变量中对违约状态影响最显著的指标。

第二种定量指标的筛选方法：计算变量间的相对重要性，并通过相对重要性的排序，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。

第三种定量指标的筛选方法：通过自变量间的广义交叉验证法，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。

信用风险评估的常见模型分析随着社会的进步和经济的发展，信用风险评估越来越受到金融机构和企业的重视。

信用风险评估是指对借款人或者投资者的信用状况进行评估，以确定其还款能力和借款偿付能力的一种方法。

而信用风险评估主要就是通过对借款人的信用记录、借款人的经济状况、行业环境、政策法规等的综合分析，对借款人的信用情况进行评估。

信用风险评估有多种方法和模型，常见的有以下几种：一、德文-肯德尔模型德文-肯德尔模型（Duffie-Singleton-Kendall Model, DSK）是一种基于股票价格模型的信用风险评估方法。

它的核心思想是通过计算公司财务数据与市场指数之间的差别，从而测量其财务风险和信用风险。

在德文-肯德尔模型中，借款人的违约概率是基于公司股票的波动率来确定的，如果波动性越高，那么违约风险就越高。

二、评分卡模型评分卡模型是一种应用非常广泛的信用风险评估方法。

它是通过对大量客户历史数据进行细致的分析和模型建立，通过将客户的多个维度信息进行权重评估并变成得分卡的形式，进而对未来客户的风险程度进行精准过滤，从而为金融机构和企业提供可靠信用风险评估的依据。

一般来说，评分卡模型中会有多个变量作为考察维度，比如说客户的年龄、性别、职业、信用纪录、社会评价、资产、暴露于风险的程度等等。

三、基于机器学习的模型基于机器学习的模型是一种新兴的信用风险评估方法。

它是基于大数据和机器学习技术，利用人工神经网络、逻辑回归、支持向量机等算法进行建模，并将模型应用于信用评估中。

当然，这种模型的建立需要考虑到多个维度的因素，如特征选择、数据预处理、模型选择、交叉验证等等。

综上所述，信用评估是贷款和投资等金融和商业活动中最为关键的环节之一。

而要对借款人或投资者的信用状况进行评估，我们需要使用一些有效的模型方法。

当前常见的信用风险评估模型包括德文-肯德尔模型、评分卡模型、基于机器学习的模型等等，每种方法都有其优点和局限性，对于不同的金融机构或企业而言，选择合适的模型方法非常重要。

基于卡方分箱对申请信贷的客户建立评分体系摘要：本文基于随机森林的特征重要性筛选重要特征，后使用优化的卡方分箱法进行特征处理，计算WOE值的时候增加了一个权重因子。

数据集包含的指标有基本情况、职业信息、信用指标、债偿能力等，使用逻辑回归的方法对数据集建立评分卡模型，建立出一个评分效果较优、区分度较高的模型，基于模型对每一个样本进行打分。

关键词：特征工程，加权，随机森林，卡方分箱，逻辑回归背景介绍个人或者中小企业存在资金困难的情况常见，但是由于现金流不过偶充裕或者无抵押资产等，无法得到银行等金融体系的支持与信用，信贷业务业随之进入了疯狂式的发展，但引起风险能力不足或运营模式等问题出现了一波跑路潮。

基于对风险能力的评分，Dorfleitner等人在2016年对借款在填写申请表的输入的申请理由进行了深度挖掘，发现积极的描述性词汇和拼写问题均对借款人能否获得贷款有一定的影响申请人填写的申请理由进行。

[1]陈官羽和周毓萍在2019年从理论上阐述了决策树和随机深林等方法对重要性指标进行特征处理，构造信用评分卡对网络借贷用户个人信用水平进行预测的合理性和可橾作性。

[2]目前征信系统存在很多白户或者没有纳入征信的部分其他负债，这种情况下对于信贷机构来说，若只根据客户的征信信息判定是否放贷，会大大增加违约风险。

那么如何根据客户的特征数据为客户进行评分作为申请信贷业务的辅助依据，挖掘优质客户，避免高风险客户，更有效的进行风险管理，辅助企业信息决策。

数据预处理数据来源，选取了一个季度的数据，特征有147个，细分里面的特征，可分成贷前和贷后两个维度，本次主要研究申请评分卡，那么选取的特征是贷前的特征。

首先基于已有客户的还款状态去判定好客户和坏客户，数据集中出现逾期、展期、毁约等都属于坏客户，已结清的客户评判为好客户。

1.缺失值处理缺失值是指原始数据中由于缺少部分数据信息，从而造成样本无法获取到实际的该数据信息，它表示当前数据集中某一特征或某些特征的部分数值是有确实的。

从审计视角分析互联网线上银行信贷风险防控摘要：随着金融行业的快速发展，信贷业务的兴起，随之而来的风险也在不断增加。

信贷业务的审核本身就比较复杂，而网上信贷结构更加复杂，使得风险管控面临严峻的挑战。

关键词：风险防控　信贷业务　审计● 何荣梅　毛亮　周芝林一、互联网信贷的发展现状（一）行业背景目前开展互联网个人信贷业务主要有商业银行和非银行系的互联网金融企业，互联网技术逐步扩展并逐渐渗透到消费者的日常生活中，随之影响了消费者的消费习惯和消费需求，对个人融资产生了深远影响。

商业银行的互联网个人信贷业务主要以信用卡及其他能够触网的个人消费贷款为主，通过网上银行、手机银行等自助服务体系，为客户提供综合化的金融服务，满足客户多样化的金融服务需求，提升客户对商业银行互联网产品的认可度。

互联网行业本身作为一个新兴行业，其轻资产公司云集，经营模式不同于传统行业，而互联网上的信贷业务作为近年来的新兴业务，发展迅猛，但由于各种内外不确实性因素的增多，也给信贷的风险预判和管控增加了难度。

2013年之前互联网的第三方支付还主要分布在银行卡收据、在线付款、以及预付卡发行和受理。

而2013年-2018年，互联网金融迅速发展，互联网规模持续增长。

2018年，中国第三方互联网支付交易规模达到29.1万亿元。

截至2019年5月，共有110家公司获得了在全国开展互联网支付服务的资格。

从互联网支付应用场景的角度来看，互联网金融服务（包括金融销售、网上借贷等）已逐步发展成为互联网支付市场的最高份额，约占44.5%。

（二）发展现状何谓互联网银行信贷呢？是指通过互联网模式建立的新型银行，进行信贷服务、信息处理和风险评估通过网络化方式进行，用户从授权到借款、还款都依托互联网完成。

互联网贷款包括互联网消费贷款和互联网个人经营性贷款两大类，一边是包括商业银行、民营银行、消费金融公司在内的金融业机构，另一边是360金融、京东数科等在内的科技业巨头，而这个产业链的周围，还围绕着包括外呼、催收、数据、AI公司等服务商。

评分卡模型评估方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：评分卡模型是银行和金融机构常用的信用评估工具，它通过对个人或企业的信息进行数学建模和评分，帮助机构准确地评估借款人的信用风险。

评分卡模型的建立和评估是一个复杂且需要一定经验的过程，需要考虑模型的准确性、稳定性和可解释性。

评分卡模型的评估方法有很多种，其中比较常用的包括ROC曲线、KS值和模型AUC值等指标。

ROC曲线是接收者操作特征曲线的缩写，它通过绘制以不同阈值为判断标准的真正例率（True Positive Rate）和假正例率（False Positive Rate）的曲线，来评估模型的准确性。

ROC曲线下的面积即AUC值，AUC值越接近1，代表模型的准确性越高。

除了ROC曲线和AUC值，KS值也是评估评分卡模型的常用指标。

KS值是模型对不同信用风险客户的区分能力，通俗来讲就是在不同阈值下，模型对好客户和坏客户的区分程度。

KS值越高，代表模型的区分能力越强。

在评估评分卡模型时，还需要考虑模型的稳定性和可解释性。

模型的稳定性指的是模型在不同时间段或不同数据集上的表现是否稳定，即使在不同数据集上也能够保持一定的准确性；而模型的可解释性是指模型的每个变量对于最终评分的影响程度是否容易理解和解释。

除了以上的指标外，还可以通过对模型的PSI值进行评估来检验模型的稳定性。

PSI（Population Stability Index）是用来度量两个不同时间点或不同数据集之间的分布变化程度，PSI值越小代表两者之间的差异越小，模型的稳定性越高。

在评估评分卡模型时，需要综合考虑以上指标和方法，以确保模型的准确性、稳定性和可解释性。

还可以通过交叉验证、样本外验证等方法，对模型进行进一步评估和验证，以提高模型的可靠性。

只有在经过严格的评估和验证之后，评分卡模型才能真正发挥其在信用评估和风险控制中的作用。

第二篇示例：评分卡模型是一种用于评估个人或机构信用风险的工具。

信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定。

目前，应用最广泛的信用评分模型有：②其次，根据历史数据进行回归分析，得出各相关因素的权重以体现其对这一类借款人违约的影响程度；③最后，将属于此类别的潜在借款人的相关因素数值代入函数关系式计算出一个数值，根据该数值的大小征量潜在借款人的信用风险水平，给予借款人相应评级并决定货款与否。

20世纪80年代以来，受债务危机的影响，各国银行普遍重视对信用风险的管理和防范，新一代金融工程专家利用工程化的思维和数学建模技术，在传统信用风险度量的基础上提出了一系列成功的信用风险量化模型。

（1）神经网络分析法。

神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。

神经网络方法克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，无须分清存在何种非线性关系，给建模与分析带来极大的方便。

该方法用于企业财务状况研究时，一方面利用其映射能力，另一方面主要利用其泛化能力，即在经过一定数量的带噪声的样本的训练之后，网络可以抽取样本所隐含的特征关系，并对新情况下的数据进行内插和外推以推断其属性。

（2）衍生工具信用风险的度量方法。

20世纪80年代以来，作为一种有效的避险工具，衍生工具因其在金融、投资、套期保值和利率行为中的巨大作用而获得了飞速发展。

然而，这些旨在规避市场风险应运而生的衍生工具又蕴藏着新的信用风险。

研究者相继提出许多方法来度量衍生工具的信用风险，最具代表性的有下列三种：一是风险敞口等值法，这种方法是以估测信用风险敞口价值为目标，考虑了衍生工具的内在价值和时间价值，并以特殊方法处理的风险系数建立了一系列REE计算模型。

二是模拟法，这种计算机集约型的统计方法采用蒙特卡罗模拟过程，模拟影响衍生工具价值的关键随机变量的可能路径和交易过程中各时间点或到期时的衍生工具价值，最终经过反复计算得出一个均值。

F计分模型计算案例F计分模型是一种广泛应用于信用评估、风险预测以及行为预测等领域的统计模型。

它通过对多个指标进行加权评分，以预测一个事件的发生概率或者评估一个个体的信用状况。

本文将以信用卡申请评估为例，介绍F计分模型的计算过程。

首先，我们需要明确评估的目标。

在信用卡申请评估中，我们的目标是通过许多信息指标来预测一个人是否有能力偿还信用卡债务。

这些信息指标可以分为两类：申请者的个人信息和申请表格中所提供的财务信息。

个人信息包括年龄、性别、婚姻状况、教育程度等，这些信息可以通过一份问卷来获取。

财务信息包括年收入、负债情况、信用历史等，这些信息可以通过申请表格中的填写内容来获取。

接下来，我们需要根据历史数据来确定每个指标对于信用卡违约的影响程度。

我们可以使用逻辑回归模型来进行统计分析。

逻辑回归模型可以通过最大似然估计来求解。

假设我们有N个样本，其中事件发生的样本数为M。

在线性回归模型中，我们通过最小化残差平方和来求解回归系数。

而在逻辑回归模型中，我们最大化似然函数来求解回归系数。

对于第i个样本，我们有：（1）对于事件发生（即违约）的样本，我们有：P(y=1，x1,x2,...,xn) = p，其中p是一个介于0和1之间的概率。

（2）对于事件未发生（即未违约）的样本，我们有：P(y=0，x1,x2,...,xn) = 1 - p两者可以被统一表示为：P(y，x1,x2,...,xn) = p^y(1-p)^(1-y)为了方便计算，我们可以对似然函数取自然对数：L = ∑[y_ilog(p_i) + (1-y_i)log(1-p_i)]我们的目标是求解p，使得L最大化。

为了求解得到p，我们可以使用梯度下降法或牛顿-拉夫逊方法。

通过这些方法，我们可以得到每个指标的回归系数。

回归系数的绝对值越大，表示该指标对于结果的影响越大。

然后，我们需要将回归系数进行标准化，转化为评分卡上的分数。

标准化的目的是为了将不同指标的影响程度进行比较。

评分卡模型原理
评分卡模型是一种广泛应用于风险管理领域的信用评分模型，其主要原理是通过对申请人或客户的相关信息进行量化分析，构建一个综合评分体系，以评估其信用风险水平。

评分卡模型的建立包括以下几个步骤：
数据准备：收集与申请人或客户相关的各种信息，包括个人基本信息、财务信息、信用历史、就业情况等，构建数据集并进行清洗和预处理。

变量选择：根据数据集的特点，选择对评分结果具有较高预测能力的变量，包括定性变量和定量变量。

变量分箱：对选择的变量进行分箱处理，将连续变量离散化，构建离散变量，方便后续模型的建立。

模型建立：采用统计学方法，如逻辑回归、决策树等，基于数据集和选定的变量，构建评分模型，并确定模型的阈值。

模型评估：使用验证数据集对模型进行评估和校准，确保模型的预测能力和稳定性。

应用部署：将建立好的评分卡模型应用于实际业务场景，通过对客户进行评分，实现风险识别和管理。

评分卡模型可以广泛应用于信贷、保险、消费金融等领域，可以对申请人或客户的信用风险进行准确评估和控制，降低风险损失和经营成本，提高业务效益和风险管理能力。

银行信贷评估中的信用风险模型综述在现代金融体系中，银行信贷评估扮演着重要的角色。

信用风险是银行面临的主要风险之一，通过建立合理的信用风险模型，银行可以有效地评估借款人的信用状况，减少贷款违约风险，确保金融系统的稳定运行。

本文将综述银行信贷评估中的信用风险模型，着重介绍常用的评估方法及其优缺点。

1. 传统评分卡模型传统评分卡模型是银行信贷评估中最常用的方法之一。

评分卡基于借款人的个人和财务信息，通过构建信用评分模型来评估其信用风险。

评分卡的制作包括特征选择、模型训练和模型验证等过程。

优点是简单易于理解和实施，但缺点是不考虑变量之间的相互作用和非线性关系，容易受到外界因素的影响。

2. 机器学习模型随着金融技术的不断发展，机器学习模型在信用风险评估中得到了广泛应用。

常见的机器学习算法包括逻辑回归、支持向量机、随机森林和神经网络等。

相比传统评分卡模型，机器学习模型能够更好地捕捉复杂的非线性关系和变量之间的相互作用，提高信用评估准确性。

但机器学习模型的不足之处是解释性较差，模型无法提供明确的推理过程。

3. 基于深度学习的模型随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度学习的模型在信用风险评估中表现出了极大的潜力。

深度学习模型能够通过学习海量数据中的模式和规律，提高信用评估的准确性和预测能力。

例如，基于循环神经网络的长短期记忆（LSTM）模型可以有效地处理时序数据，适用于信用偿还的预测。

然而，基于深度学习的模型需要大量的训练数据和计算资源，并且对模型的解释性也存在挑战。

4. 区块链技术在信用风险评估中的应用近年来，区块链技术受到广泛关注，其分布式、去中心化的特性使其在信用风险评估中具备一定的优势。

区块链技术可以确保数据的安全性和隐私性，消除了传统信用评估中的信息不对称问题。

同时，通过智能合约等机制，还可以实现可编程的信用评估流程，提高操作效率。

然而，区块链技术目前还处于发展初期，存在技术难题和监管挑战。

综上所述，银行信贷评估中的信用风险模型多种多样。

客户层申请评分卡(A卡)模型一、风控业务背景不夸张地说，贷前风控可覆盖80%的风险，这是业内普遍共识，当然更是信贷风控的内在需要，毕竟放款后就只能靠催收尽可能减少损失，而放款前能做到避免资损。

申请评分卡（Application Scoring）就像是在申请时给消费者照一张相，然后与借款后一段时间的另一张照片对比。

它只是将申请者的静态特征与未来固定时期后的静态状态的好坏标签进行比较。

目前，鲜有资料讨论如何构建产品层、客户层A卡。

本文以贷前授信风控模型为例，介绍客户层申请评分卡的一些构建思路。

二、产品层和客户层评分概述在风控建模中，我们需要明确3个基本点：样本观察点是什么？X（特征）是什么？Y（好坏标签）是什么？1. 模型分类根据是否用到多个产品的订单建模，信用评分模型可以分为2个层次：产品层：评估借款人在某个产品上的违约风险。

客户层：评估借款人在所有产品上的违约风险。

图 1 - 客户-产品-订单之间的对应关系2. 样本观察点模型本质是学习拟合X和Y之间的关系，而样本观察点决定了模型学习哪部分群体的模式。

在授信模型中，样本观察点一般选择授信日。

确定观察点后，我们也就能确定截止观察点前，可以采集到的数据，从而构建特征X。

3. 好坏定义在风控建模中，我们都是根据支用放贷订单（或叫借据）的还款表现来定义好坏，并训练一个二分类概率模型预测违约概率（Probability of Default，PD）。

不同于对猫、狗这样明确的0-1标签，信贷风控追求的是风险与收益之间的平衡，因此好坏定义常常是模糊的。

原因在于，坏的客群虽然能带来坏账损失，但同时也能带来利息、罚息等收入。

那么，我们能接受多坏的客群呢？这就取决于风险容忍度。

因此，我们才会做滚动率分析、Vintage分析等。

二、同一产品客户层授信模型风控特征—时间滑窗统计特征包含了观察期、观察点及表现期这三者的概念，这是建模的基础知识。

对于贷前授信模型而言，我们分别定义为：1.观察点：授信日，指客户在此时提交申请资料，希望能获得金融机构授信资格。

基于大数据的信用风险评分模型辨析作者：朱良平来源：《中国金融电脑》 2016年第3期中国建设银行风险管理部朱良平信用风险评分模型是银行等信贷发放机构应用较为成熟的风险计量工具。

早在20 世纪40 年代，美国有些银行就开始尝试性研究信用评分方法，用于快速处理大量信贷申请。

1956 年，工程师Bill Fair 和数学家EarlIsaac 共同发明了著名的FICO 评分方法。

该方法基本以Logistic 回归方法为技术核心，是当前业界应用最成熟的信用风险评分模型。

在20 世纪60~80 年代，随着信息技术的进步和业务的快速发展，信用评分模型在信用卡、消费信贷、住房抵押贷款和小企业贷款中得到了广泛应用。

近几年来，随着大数据和互联网金融的兴起，某些新颖的机器学习算法走出了学术领域，开始在部分互联网金融机构的信用风险评分模型中得到应用。

以Zestfinance 公司为例，该公司将机器学习算法应用于信用风险评分模型中，这是大数据信用风险评分模型领域的早期探索之一，也是业界讨论热点。

然而，在讨论基于大数据的信用评分模型过程中，经常见到的是出于公关需要的炒作、宣传文章，对技术方法本身的讨论较少，不利于应用方正确辨析和恰当应用大数据信用风险评分模型。

本文通过比对、分析传统信用风险评分模型和基于大数据的信用风险评分模型的差异，总结分析大数据信用风险评分模型的优缺点，并提出了若干建议。

一、基于大数据的信用风险评分模型和传统信用风险评分模型的差异分析互联网金融机构基于大数据的信用风险评分模型和传统金融机构采用的信用风险评分模型在数据来源、变量生成、模型方法、应用方式、应用目标上均存在一定差异，主要体现在以下几方面。

1. 数据来源及数据特征的差异传统信用风险评分模型的数据来源主要是三大类：客户向金融机构提交的个人申请信息、金融机构内部积累的客户历史数据、人民银行征信中心等外部机构提供的数据。

数据的主要特点是数据质量和信息价值密度高、维度相对单一、可验证性较差、数据采集渠道规范性较好。

《信用风险理论、模型及应用研究》篇一一、引言在现代经济生活中，信用风险成为金融市场、信贷机构及各类经济活动中不可避免的一个核心风险因素。

为了更全面、更科学地认识并管理信用风险，本文旨在从理论到应用层面对信用风险进行研究，分析其产生的原因、影响因素以及应对策略。

二、信用风险理论概述1. 定义与特点信用风险是指因债务人或交易对手方无法履行合同约定所导致的潜在损失风险。

其特点主要表现在风险的不确定性、长期性以及涉及主体众多等方面。

2. 信用风险产生的原因（1）信息不对称：交易双方信息不对称导致债权方对债务方的信用状况了解不足。

（2）经济周期波动：经济周期的波动导致企业盈利能力的变化，从而影响其履行债务的能力。

（3）政策与法律因素：政策调整或法律环境变化可能影响债务人的还款能力。

三、信用风险模型研究1. 传统信用评分模型传统信用评分模型主要依据债务人的财务数据、历史信用记录等指标进行评分，从而预测其违约概率。

如Z-score模型、FICO评分等。

2. 现代信用风险管理模型（1）KMV模型：基于Merton模型和期权定价理论，通过计算违约距离来预测企业的违约概率。

（2）Credit Metrics模型：以资产组合的当前市场价值为出发点，评估资产组合在特定时期的潜在损失。

（3）Credit Risk+模型：专注于对特定类型债务人的违约事件进行建模，并计算违约损失的分布情况。

四、信用风险的应用研究1. 在银行业的应用银行是信用风险的主要承担者之一，银行在风险管理中大量使用各类信用风险模型进行客户的信用评级和信贷审批决策，通过科学的计量和分析降低信用风险损失。

2. 在资本市场中的应用在资本市场中，通过对企业和金融机构的信用风险评估和评级，有助于投资者判断投资对象的风险程度和收益预期，维护市场秩序和投资者的利益。

同时，也是证券监管部门对市场进行监管的重要手段之一。

五、研究展望与对策建议未来研究应继续深化对信用风险理论的研究，探索更为科学和精准的评估模型，特别是对非财务因素的研究应进一步加强。

信贷风险评估与信用评分模型随着金融行业的不断发展和创新，信贷业务在经济中扮演着重要的角色。

然而，信贷业务涉及到借款人的信用状况，其风险也相对较高。

为了降低信贷风险，银行等金融机构需要进行信贷风险评估，以确定借款人还款能力，并决定是否授予贷款。

本文将介绍信贷风险评估与信用评分模型的基本概念、方法和应用。

信贷风险评估信贷风险评估是指对借款人的信用状况进行评估，以确定其还款能力和偿还潜力。

评估的主要目的是尽量减少不良贷款，提高信贷业务的盈利能力。

常见的信贷风险评估方法有传统的基于专家经验判断和基于统计分析的方法。

基于专家经验判断的方法基于专家经验判断的方法是根据经验和直觉判断借款人的信用状况。

专家根据借款人的个人背景、收入、资产等信息进行综合评估，给出一个主观判断。

然而，这种方法存在主观性较强、缺乏标准化和一致性等问题，容易导致评估结果不准确。

因此，在实践中逐渐被基于统计分析的方法取代。

基于统计分析的方法基于统计分析的方法利用大量历史数据和统计模型来预测借款人的还款能力和违约风险。

常见的统计模型包括Logistic回归模型、决策树模型、支持向量机模型等。

这些模型利用历史数据中的特征变量，如年龄、性别、职业、教育程度、收入等，建立数学模型来预测借款人可能存在的风险。

通过使用这些模型，银行可以量化借款人的信用状况，提高评估结果的客观性和准确性。

信用评分模型信用评分模型是一种常见的应用于信贷风险评估中的具体工具。

它是一个根据借款人个人信息和历史数据来预测其违约概率或者还款概率的数学模型。

FICO信用评分模型FICO是最常见和广泛使用的信用评分模型之一。

它由美国Fair Isaac公司开发并推广使用。

FICO信用评分模型基于多元回归分析原理，将借款人个人信息和历史数据纳入考虑范畴，综合预测借款人可能存在的风险。

FICO信用评分模型综合考虑了多个因素，包括借款人的还款历史、当前欠款金额、借款期限等。

根据这些因素，该模型为每个借款人生成一个信用得分（一般在300-850之间），从而判断其违约概率或者还款概率。