機器學習 信用風險評估評分卡建模方法及原理

信用風險評級模型的型別：

信用風險計量體系包括主體評級模型和債項評級兩部分。主體評級和債項評級均有一系列評級模型組成，其中主體評級模型可用「四張卡」來表示，分別是a卡、b卡、c卡和f卡；債項評級模型通常按照主體的融資用途，分為企業融資模型、現金流融資模型和專案融資模型等。 

a卡，又稱為申請者評級模型，主要應用於相關融資類業務中新使用者的主體評級，適用於個人和機構融資主體。 

b卡，又稱為行為評級模型，主要應用於相關融資類業務中存量客戶在續存期內的管理，如對客戶可能出現的逾期、延期等行為進行**，僅適用於個人融資主體。 

c卡，又稱為催收評級模型，主要應用於相關融資類業務中存量客戶是否需要催收的**管理，僅適用於個人融資主體。 

f卡，又稱為欺詐評級模型，主要應用於相關融資類業務中新客戶可能存在的欺詐行為的**管理，適用於個人和機構融資主體。 

我們主要討論主體評級模型的開發過程。

信用風險評分卡為信用風險管理提供了一種有效的、經驗性的解決方法，是消費信貸管理中廣泛應用的技術手段。

評分卡是信用風險評估領域常見的建模方法。評分卡並不加單對應於某一種機器學習演算法，而是一種通用的建模框架，講原始資料通過分箱後進行特徵工程變換，繼而應用於線性模型進行建模的一種方法。

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機器學習 信用風險評估評分卡建模方法及原理

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