大数据风控架构 大数据风控流程图_评分卡


本文将按《数据化风控——信用评分建模教程》行文逻辑,并结合相关参考材料,为大家梳理本书涉及的重点知识,也算是自己读书笔记分享。有需要的同学可先收藏、点赞,以便回顾学习和吸收,当然,如果愿意关注我,自然也是极好的^_^

第一章 信用评分基础认识与应用


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第一节 信用评分卡简介

在信贷审批行业中,为提升审批效率并降低人工审批成本,信用评分卡模型应运而生。我们平时接触到的平均分卡主要是A卡(Application scorecard),主要用于对贷前申请人资质进行量化评估,此外还有主要针对借款人还款行为及交易行为的B卡(Behavior scorecard),主要用于提升额度等,而C卡(Collection scorecard)主要用于贷后及催收管理


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第二节 评分卡建立与验证

评分卡建立的步骤可分为确定项目目标、项目范围及时程规划,做好成本效益分析及配套措施,并制定一系列的营运计划,其中最核心的环节就是模型的开发


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模型开发环节中主要分为确定评分目的、基本定义、资料准备、变量分析、建立模型、拒绝推论、效力验证这七个步骤,下文将围绕这7大步骤进行展开。

(一)确定评分目的

应事先确定评分卡的目的,确定评分卡是在贷前申请使用,还是贷中用于调额,亦或是贷后辅助催收。


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(二)基本定义

确认评分卡用途后,需要对研究的观察期与表现期,好坏客户等定义进行界定,为建模做基础准备工作。


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(三)资料准备


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(四)变量分析

在入模之前,以业务经验为基础,对变量进行特征工程处理,通过单因子分析、相关性分析等方法,在长变量中筛选具有据测能力及稳定性的变量,最终形成短变量宽表。


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(五)建立模型

第一章涉及建立模型相关知识点较少,详见第五章模型建立方法讨论。


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(六)拒绝推论

拒绝推断主要是通过各种方法估计被拒绝的案件中有多少是真实违约及被误拒的。第一章涉及拒绝推论的相关知识点较少,主要描述拒绝推断的步骤及两大常见的拒绝推断方法,其他内容详见第六章拒绝推论(Reject Inference)的原因与方法。


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(七)效力验证

在检验方法中,主要分为时间外检验及样本外检验;在指标检验的类型中,可分为区分度指标及稳定度指标2大类,具体如下:


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第三节 评分卡的应用


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第二章 信用评分模型规格与设计


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第三章 分组目的与分析选择


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第四章 细致分析与自变量分析


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第五章 模型建立方法讨论


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第六章 拒绝推论的原因与方法


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第七章 最终模型选择与风险校准


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第八章 决策点(Cut-off)设定


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第九章 信用评分模型监控报告


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第十章 信用评分模型策略运用


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参考资料:

雪小梨:这一次,真正搞懂信用评分模型(上篇)zhuanlan.zhihu.com

大数据风控架构 大数据风控流程图_信用评分_22

August:玩转逻辑回归之金融评分卡模型zhuanlan.zhihu.com

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