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信用评分卡
信用评分是指根据银行客户的各种历史信用资料,利用一定的信用评分模型,得到不同等级的信用分数,根据客户的信用分数,授信者可以通过分析客户按时还款的可能性,据此决定是否给予授信以及授信的额度和利率。
虽然授信者通过人工分析客户的历史信用资料,同样可以得到这样的分析结果,但利用信用评分却更加快速、更加客观、更具有一致性。

一、引进信用评分卡的目的及意义
1、由于零售信贷业务具有笔数多、单笔金额小、数据丰富的特征,决定了需要对其进行智能化、概率化的管理模式。信用评分模型运用现代的数理统计模型技术,通过对借款人信用历史记录和业务活动记录的深度数据挖掘、分析和提炼,发现蕴藏在纷繁复杂数据中、反映消费者风险特征和预期信贷表现的知识和规律,并通过评分的方式总结出来,作为管理决策的科学依据。
2、目前国内大多数银行信用卡部门采取人工审批作业形式,审批依据是审批政策、客户提供的资料及审批人员的个人经验进行审批判断,存在以下问题:
(1)信审人员对申请人所提交申请资料真实性的认定基本依赖于受理申请资料的信贷业务员的职业操守和业务素质,审批人员对申请人资料的核实手段基本依赖于电话核查,对申请核准与否基本依赖于自己的信审业务经验,授信审查成本高、效率低而又面临很大的欺诈风险,这种状况很难应对年末所谓的―“行业旺季”中大规模集中的小额贷款业务需要。
(2)审批决策容易受主观因素影响、审批结果不一致,审批政策调控能力相对薄弱。
(3)不利于量化风险级别,无法进行风险分级管理,影响风险控制的能力及灵活度,难以在风险与市场之间寻求合适的平衡点。
(4)审批效率还有较大提升空间。
3、信用评分卡具有客观性,它是根据从大量数据中提炼出来的预测信息和行为模式制定的,反映了借款人信用表现的普遍性规律,在实施过程中不会因审批人员的主观感受、个人偏见、个人好恶和情绪等改变,减少了审批员过去单凭
人工经验进行审批的随意性和不合理性。
4、信用评分卡具有一致性,在实施过程中前后一致,无论是哪个审批员,只要用同一个评分卡,其评估和决策的标准都是一样的。
5、信用评分卡具有准确性,它是依据大数原理、运用统计技术科学地发展出来的,预测了客户各方面表现的概率,使银行能比较准确地衡量风险、收益等各方面的交换关系,找出适合自己的风险和收益的最佳平衡点。
6、运用信用评分卡可以极大地提高审批效率。由于信用评分卡是在申请处理系统中自动实施,只要输入相关信息,就可以在几秒中内自动评估新客户的信用风险程度,给出推荐意见,帮助审批部门更好地管理申请表的批核工作,对于业务批量巨大、单笔业务金额较小的产品特别适合。

二、信用评分模型的简介
信用评分模型的类型较多,比较使用的―3个如下:
(1)在客户获取期,建立信用局风险评分,预测客户带来违约风险的概率大小;(2)在客户申请处理期,建立申请风险评分模型,预测客户开户后一定时期内违约拖欠的风险概率,有效排除了信用不良客户和非目标客户的申请;
(3)在帐户管理期,建立催收评分模型,对逾期帐户预测催收策略反应的概率,从而采取相应的催收措施。


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python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)部分覆盖内容如下

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就业方向花旗银行,JP摩根,蚂蚁金服,微粒贷,京东金融,招联金融等等

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子课程结构如下

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部分实战项目介绍如下

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风控模型开发部分细节如下

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黑科技1:风控建模中,经常遇到坏客户占比过低,模型性能低下情况。《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持非平衡数据处理,解决此问题。
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黑科技2:《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》体现算法集体智慧,融合模型应用,可能比单一算法模型性能更优
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黑科技3:《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持深度学习Keras模型应用,解决研究生,博士生模型论文痛点
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黑科技4:《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持机器学习多分类模型,金融风控建模中,有时需要对客户三分类:好客户,坏客户,灰度客户。但互联网上相关资料甚少,教程完美解决此难题。
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《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持多分类模型的ROC绘制
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黑科技5:逻辑回归解释性一家独大?《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》提供独特算法支持机器学习可解释性,打破机器学习不可解释的痛点。
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《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》引用经典博弈论算法,对变量重要性合理排序。
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《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持展示实例(每个用户)与变量重要性的多维度关系。
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《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持变量交互影响分析,进行更加深入变量分析。
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《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》支持独立特征重要度对比。在这里插入图片描述
黑科技6:《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》教程中模型性能卓越,以give me some credit数据集为例,AUC为0.929,具体模型性能如下:
model accuracy is: 0.9406307593547452
model precision is: 0.9060132575757576
model sensitivity is: 0.6077497220898841
f1_score: 0.7274973861800208
AUC: 0.9290751730536397
good classifier
gini 0.8581503461072795
ks value:0.7107
远超互联网其它相关论文模型性能AUC 0.85。
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