机器学习:信用风险评估评分卡建模方法及原理

信用风险评级模型的类型:

信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分。主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成,其中主体评级模型可用“四张卡”来表示,分别是A卡、B卡、C卡和F卡;债项评级模型通常按照主体的融资用途,分为企业融资模型、现金流融资模型和项目融资模型等。 
A卡,又称为申请者评级模型,主要应用于相关融资类业务中新用户的主体评级,适用于个人和机构融资主体。 
B卡,又称为行为评级模型,主要应用于相关融资类业务中存量客户在续存期内的管理,如对客户可能出现的逾期、延期等行为进行预测,仅适用于个人融资主体。 
C卡,又称为催收评级模型,主要应用于相关融资类业务中存量客户是否需要催收的预测管理,仅适用于个人融资主体。 
F卡,又称为欺诈评级模型,主要应用于相关融资类业务中新客户可能存在的欺诈行为的预测管理,适用于个人和机构融资主体。 
我们主要讨论主体评级模型的开发过程。

信用风险评分卡为信用风险管理提供了一种有效的、经验性的解决方法,是消费信贷管理中广泛应用的技术手段。

课程链接:信用风险评估评分卡建模方法及原理

评分卡是信用风险评估领域常见的建模方法。评分卡并不加单对应于某一种机器学习算法,而是一种通用的建模框架,讲原始数据通过分箱后进行特征工程变换,继而应用于线性模型进行建模的一种方法。

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