评分卡模型系列（6节课）目录内容评分卡模型应用策略（案例解析）评分卡模型应用策略（预授信、信用、征信模型）评分卡模型应用（专家评分卡模型案例解析）评分卡之衡量指标KS值评分卡之A卡B卡C卡概念解析评分卡之流程开发六步骤更多精彩文末扫码获取大数据和人工智能在银行最佳的使用场景是风控，风控可以结合二者的优势，为风险评估带来更大的助力。在我们大数据风控项目内，一般把贷款或信用卡的生命周期分为贷前、贷中和贷后。贷前，是新增贷款账户或信用卡卡片；贷中，是指账户发生变化，如循环贷款的支用、额度变更、利率变更等，信用卡账户的调额；贷后，是指对账户的贷后管理，如预警与催收等。因此，我们一般会做三类评分卡模型：一是决定是否对新客户授信，以及根据根据客户的情况，进行恰当的额度授信与利率评定，主要集中在贷前；二是对存量客户账户额度与利率的管理，包括贷款支用，以及是否提高授信，主要集中在贷中；三是对存量客户进行风险预警和催收，主要集中在贷后。课程名称：评分卡模型应用策略（案例解析）课程时长：30min信用评分模型可广泛运用在信用风险管理业务中，但依据其开发类型与目的，不同的信用评分模型各有其适当的应用范围。信用评分的应用范围广泛，包括申请准驳、进件额度决定、贷后额度管理、中途授信、复审作业、交易授权、风险定价、交叉销售及催收作业等。若搭配决策支持系统（DecisionSupportSystem，DSS），更能发挥其强大的效益。课程名称：评分卡模型应用策略（预授信、信用、征信模型）课程时长：30min我们通过对评分卡建模流程的讲解过程中，针对于预授信模型开发、自有数据模型开发、征信数据信用开发，通过模型的开发介绍，了解这三类模型的开发所许的内容及相关应用熟悉，最后形成评分卡模型的模式发布给学习者参考。课程名称：评分卡模型应用（专家评分卡模型案例解析）课程时长：30min专家打分卡以市场知识以为基础，借助了评分模型开发经验以及贷款机构对于其特殊业务环境的专业认识，专门针对产品特定的业务环境、申请群体、申请表格、申请数据以及操作局限制定。虽然我们日常都是使用量化评分卡，但是在特定业务场景下，通常会优先使用专家评分卡：1）新的场景下，一般指的是新的市场、产品、投资组合或操作环境2）没有数据支持，一般是没有历史数据或者同类模型进行参考时3）数据质量不支持，虽然有一定体量的数据，但是数据驱动模型数据信息不足，比如坏样本量太少4）控制前期成本，如新业务线前期控制成本收益时5）实施准备时间短课程名称：评分卡之衡量指标KS值KS值（Kolmogorov-Smirnov）是在模型中用去区分尝试正负样本分隔程度的评价指标。KS取值范围是。通常来说，值越大，表明正负样本区分的程度越好。但并非所有情况都是KS越高越好。课程名称：评分卡之A卡B卡C卡概念解析信用评分卡ABC卡系如今已广泛应用于信贷风险中，通过对客户实行打分制，对客户有一个优质与否的评判。
信用评分卡ABC卡系如今已广泛应用于信贷风险中，通过对客户实行打分制，对客户有一个优质与否的评判。
课程名称：评分卡之流程开发六步骤1、目标变量界定2、数据准备及模型样本提取评分建模往往是建立在一定的样本上，样本能否有效的代表总体，赝本数据质量的高低，样本中提炼出来的数理关系能否延伸到未来，将在很大程度上决定模型的预测力和效果。3、评分卡分组找出最优的群体分隔标准，并以此为基础建立一组评分模型，使得整个评分系统的预测能力最优化。生成潜在的分组以及对潜在的分组进行评估。4、预测变量提炼主要是以业务为主，预测变量的提炼主要靠分析人员的直觉、长期数据的积累和数据挖掘技术的应用。5、评分卡建立/优化这个步骤在评分卡开发整体流程中还是很重要的，从整体开发看，起码要占用将近一半研发周期。毕竟从分析与选择过程，先是形成评分卡，之后再从评分卡形成分数转换，后续的反复优化都是需要很长时间。6、评分卡验证更多精彩扫码获取如有疑问可咨询课程助理萌萌：JackLiu
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