信贷产品年终总结之风控评分模型

发布网友发布时间：2024-10-07 01:16

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热心网友时间：2024-10-07 03:20

信贷产品的年终总结深入探讨了风控评分模型的方方面面。本文重点关注贷前申请评分模型（A卡）在历史数据中的表现，以评估其区分度和稳定性。模型作为贷前风控的核心组成部分，通过实例分析，我们观察了模型在区分好坏用户、时间窗口稳定性以及客户分层方面的效果。

实例分析基于40,000条带有贷后表现的存量用户数据，数据涵盖了贷款时间、模型分数和违约标识等关键信息。模型分数主要集中在433至483区间，非正态分布，但反映出实际业务的特性。通过时间窗口分析，我们发现模型在全年表现稳定，每月放款用户量保持在一定规模。

模型的坏账分析显示，全年平均坏账率为36.38%，其中3月和7月坏账率最低和最高。评级系统根据模型分数对用户进行分层，显示了模型在风险评估和客户价值管理中的有效性。高风险等级用户（D和E）的坏账率较高，尤其E级用户高达50.97%，需要密切关注。

模型稳定性的考察通过PSI指标进行，结果显示模型在不同时间窗口间表现稳定，满足业务需求。这表明风控评分模型在信贷业务决策中的决策性能和稳定性均得到了验证，对审批、客户管理及精准营销具有重要价值。

为了更深入地理解和实践，文章还提供了配套的Python代码和样本数据，供读者在知识星球平台查阅。总的来说，风控评分模型是信贷业务年终总结的关键部分，对于理解其在实际操作中的效果至关重要。