當然今天我們討論的不是有關小微企業信貸，而是關於評分模型驗證的7個問題。
在最近的一次金融科技應用研究院（簡稱fal）研究中發現，貸款人驗證他們的信用評分模型對於解釋經濟衰退期間的消費者行為。與傳統的評分模型相比，消費者的信譽度可能更高 - 如果貸款人不調整，他們將繼續錯失機會。
q1:今天我們來談談認為非常重要的事情，但不是信用評分業務中的每個人都必須關注：驗證你的模型。
a1:我認為信用評分的世界長期以來一直比較困倦。在許多方面，評分開發者和使用者都沒有覺得非常必要去驗證他們的分數是如何**，看著他們在**表現好，**不會表現良好。
這是貸方的關鍵資訊，它確實有助於風險管理和風險策略設計。
q2:評估分數是什麼？
a2:驗證不同經濟環境中消費者的表現。
我們在不同特定時間段對消費者進行評分，通常是兩到四年的時間視窗，最後我們確定他們的表現：他們是否繼續按時償還債務，還是違約？
我們使用業內非常熟悉的統計資料：gini統計資料和kolmogorov-smirnov（ks）統計資料。這些旨在確定有多少消費者將要違約，相對於多少消費者按時支付。我們利用它們來衡量模型對消費者進行排名的程度。
考慮較長時間視窗的不同經濟波動，可以發現在某些特定時期的模型表現會與經濟波動成反比關係。
q3:了解到了什麼？
a3:我們了解到，在經濟衰退期間，模型開始變得沒有**那麼好。行為的波動性意味著模型難以區分良好表現和不良表現。
非常清楚，所有模型都繼續做得很好 - 但它不如最初開發時那麼好（此時可以想想美國的fico分）。
經濟衰退結束後，我們現在看到這些模型實際上再次表現良好，因為經濟穩定得多。
q4:具體來說，模型在哪些方面表現不佳？
a4:在有關期間管理信貸時，業績受到各種潛在消費行為的影響。
乙個例子是房屋貸款的戰略違約。在信用卡和汽車貸款違約之前，消費者違約抵押貸款。這與消費者通常對抵押貸款作出反應的方式背道而馳; 抵押貸款是最大和最重要的貸款，它基本上是消費者的主要資產。
從歷史上看，人們總是確保他們支付房屋貸款。但是，在經濟衰退期間，一小部分人口開始違約房屋貸款，同時保持信用卡和車輛貸款的良好信譽。
傳統消費者行為的這些變化可能導致評分模型試圖**它的方式的不確定性。
q5:是否要因為行為(經濟)的改變而對風險評分進行調整？
a5:是的，作為驗證的一部分，我們通過無數的統計資料，尋找行為變化等例項。在某些時候，這會引發全球重建：我們需要在不同經濟環境下更新模型以反映更新的資料，以及更準確地表示消費者如何處理其債務的更新時間框架。
q6:沒有信用並不一定意味著某人是乙個不良信用風險; 相反，它可能意味著他們只是不習慣使用信貸，但仍然是信譽良好的個人。這是結論嗎？
a6:這是完全正確的。由於經濟衰退，人們在信貸管理和信貸使用方面變得越來越保守，因此傳統的評分標準越來越失敗。即使初創小微企業營收穩定增加納稅良好但因為年營收額沒有達標，也被視為信譽不佳。
如果以非常特殊的方式對待這些消費者，那麼這些消費者實際上可以非常有效地得分。它們應該與其他人在同乙個雷達螢幕上。
q7:貸款人是否應該接受這個想法，根據他們自己的投資組合來驗證他們的評分模型？你會建議他們投出更廣泛的網嗎？
a7:是的，我會推薦這個。
我們在過去幾年的驗證過程中所做的一件事就是如何更好的結合巨集觀經濟因素以調整模型和驗證模型，甚至考慮加入貨幣機制。
接下來我們將要針對一些特定的信貸領域開展風險模型的全面驗證，讓我非常清楚的是：我認為貸款人首先需要驗證他們自己的投資組合以及他們業務的信用評分是否完全捕捉了消費者的獨特特徵。
在某種意義上，我們希望提供乙個教育平台，用於如何考慮超出標準程式的驗證。
當我們開啟信用卡，可以說，尋找新的消費者和新的機會時，我們可以從過去發生的事情中學習，並在新的驗證程式中反映出來，以便我們不再重複這些錯誤。
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