- 智能風(fēng)控:Python金融風(fēng)險(xiǎn)管理與評(píng)分卡建模
- 梅子行 毛鑫宇
- 543字
- 2020-06-02 18:29:17
2.1.1 適用客群
適用客群即評(píng)分卡所適用的貸款群體。從適用客群的角度來(lái)定義,常見(jiàn)的評(píng)分卡可以被劃分為如下3種。
●通用評(píng)分卡(Generic Score Card):基于全行業(yè)數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)分析或經(jīng)驗(yàn)判斷開(kāi)發(fā)的評(píng)分卡,如Fair Isaac公司開(kāi)發(fā)的FICO系列評(píng)分卡。征信機(jī)構(gòu)的信用評(píng)分均屬于通用評(píng)分卡。通用評(píng)分卡不區(qū)分具體場(chǎng)景,反映用戶自身的信用質(zhì)量,通常應(yīng)用于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、申請(qǐng)審批、賬戶管理、催收回收、欺詐驗(yàn)證等場(chǎng)景。
●定制評(píng)分卡(Customized Score Card):又稱信用局部評(píng)分卡,通常是由具體機(jī)構(gòu)根據(jù)自身數(shù)據(jù)及場(chǎng)景需求定制的評(píng)分卡。由于目標(biāo)明確且針對(duì)性強(qiáng),在樣本量充分的情況下,相比于通用評(píng)分卡具有更好的表現(xiàn)。如支付寶平臺(tái)上的芝麻信用分,它根據(jù)用戶在其生態(tài)體系中的行為表現(xiàn)來(lái)刻畫(huà)用戶的信用水平,從而給出用戶的信用刻度,對(duì)用戶在支付寶平臺(tái)上的借貸行為有極高的參考價(jià)值。
●子評(píng)分卡(Children Score Card):由于各機(jī)構(gòu)不只有一個(gè)產(chǎn)品,且單一產(chǎn)品中可能呈現(xiàn)出不同的樣本分布,通常會(huì)在定制評(píng)分卡后的細(xì)分方向上建立子評(píng)分卡。如使用定制評(píng)分卡得分作為平臺(tái)全部客戶的審批準(zhǔn)入分?jǐn)?shù),再在不同場(chǎng)景下設(shè)立單獨(dú)的子評(píng)分卡對(duì)用戶進(jìn)行二次建模。
以上3種針對(duì)不同客群而建立的評(píng)分卡是現(xiàn)有評(píng)分卡的主要?jiǎng)澐址椒āH欢趩我黄脚_(tái)中往往會(huì)根據(jù)評(píng)分卡具體的用途進(jìn)行劃分,這樣可以劃分得更細(xì)致,也更易于業(yè)務(wù)人員理解。
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