信用评分卡及互金应用

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风控流程
四项验证:姓名,身份证,银行卡,手机号
活体检测:人脸识别
申请策略:异常群体排除在外
申请评分卡+机器学习:等级划分
额度模型:评估不同群体额度以及定价
提现策略:验证是否是本人提现
贷中管理:通过检测关键指标来检测信用变化,可能要求提前还款
贷后催收:前期短信,后期电话催收

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针对没有数据的项目冷启动
业务前期

  • 策略来自于经验判断(设定规则)
  • 模型空白期
    业务中期
  • 策略来自于数据分析
  • 模型建设期
    业务后期
  • 策略是模型的补充
  • 模型成熟期
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    其它策略方法:
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    策略分析(决策树)
    策略收紧:决策树法降低逾期率(最好过拟合)
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    策略放松:边缘趋势分析法
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    在评分卡里,分为A, B, C卡,分别记录了信用评估的不同环节,分别对应贷前,贷中和贷后。

(重要)做数据分析时,首先需要把研究的问题确定或者迁移到可衡量的变量中,且在分析变量过程中,需要控制其它外在因素的影响

评分卡开发——决策
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1。分箱——目的:消除内部干扰性
连续变量分箱方法:等距, 等深, 决策树(最小箱人数大于总人数5%)
分类变量分箱方法
2。计算IV(information value)
大于0.02
再次筛选变量(评分卡一般15个变量以下比较合理)
变量聚类:选择(1-R^2)最小的组内变量(消除共线性)
随即森林:importance对变量排序
3。计算WOE值
5。模型评估——ROC(常用评估方法:0.76左右)
模型评估稳定性——PSI
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