信誉评分卡介绍
申请评分卡效果评估叠加准入规则
申请评分卡效果评估叠加准入规则
首先，评分卡是一种通过客户的个人信息、信用记录、财务状
况等数据来评估其信用风险的工具。
通过建立数学模型和算法，评
分卡可以为每个客户生成一个信用评分，用于预测客户未来的偿还
能力和违约风险。
评分卡通常基于历史数据和统计分析，可以帮助
金融机构更准确地评估客户的信用状况。
其次，叠加准入规则是指在评分卡的基础上，金融机构会制定
一系列的准入规则来决定是否接受客户的申请。
这些规则可能涉及
到客户的收入水平、债务负担、职业稳定性等方面的要求。
通过将
评分卡的评分与准入规则相结合，金融机构可以更全面地考虑客户
的信用风险，从而做出更明智的决策。
在评分卡效果评估叠加准入规则的过程中，金融机构需要考虑
多个因素。
首先，他们需要确保评分卡的准确性和稳定性，这意味
着评分卡的建立需要基于充分的数据和有效的建模方法。
其次，金
融机构还需要根据自身的业务特点和风险偏好来制定合适的准入规则，从而平衡风险和收益的关系。
此外，评分卡效果评估叠加准入规则还涉及到监管合规的要求。
金融机构在使用评分卡和准入规则时，需要遵守相关的法律法规，
确保客户的权益得到保护，同时保持业务的稳健和可持续发展。
总的来说，申请评分卡效果评估叠加准入规则是一个复杂而重
要的过程，需要综合考虑数据分析、风险管理、业务需求和监管合
规等多个方面的因素。
只有在全面、准确地评估客户信用风险的基
础上，金融机构才能做出明智的信贷决策，实现风险和收益的平衡。
申请评分卡和规则
申请评分卡和规则
评分卡和规则是一种常用的信用评估工具，用于对个人或机构的信用状况进行评估和判定。
它通过设定一系列的评分指标和规则，对申请人的各项信息进行综合评定，从而确定其信用等级或授信额度。
评分卡的制定过程需要经过数据收集、特征选择、模型构建和评估等多个步骤。
首先，需要收集申请人的个人信息、财务状况、职业背景等数据，并对这些数据进行初步的筛选和加工，以确定最相关的特征。
然后，根据这些特征构建评分模型，可以使用统计方法或机器学习算法进行建模。
最后，需要对评分模型进行评估和验证，确保其准确性和稳定性。
评分规则是评分卡中的核心部分，它决定了不同特征值对信用评分的贡献程度。
评分规则通常采用线性加权的方式，根据每个特征的权重和对应的特征值进行加权求和，得到最终的信用评分。
为了确保评分规则的准确性和可解释性，需要经过多次试验和调整，以找到最优的规则。
评分卡和规则在信用评估中起到了至关重要的作用。
它可以帮助金融机构有效地识别风险，减少信用风险，同时也为客户提供了一种公正和透明的信用评估标准。
通过评分卡和规则，金融机构可以更好地管理风险，提高贷款审批的效率和准确性。
评分卡和规则是一种重要的信用评估工具，通过对申请人的各项信
息进行评估和判定，确定其信用等级或授信额度。
它在金融机构的风险管理和信用决策中起到了至关重要的作用，同时也为客户提供了一种公正和透明的信用评估标准。
评分卡和规则的制定需要经过数据收集、特征选择、模型构建和评估等多个步骤，并且需要经过多次试验和调整，以找到最优的规则。
评分卡模型
评分卡模型0 引言信用评分模型是消费信贷管理中的先进的技术手段，是银行、信用卡公司、个人消费信贷公司、电信公司、水电服务公司、保险公司等涉及消费信用的企业实体最核心的管理技术之一。
被广泛应用于信用卡生命周期管理、汽车贷款管理、住房贷款管理、个人贷款管理、其他消费信贷管理等领域，在市场营销、信贷审批、风险管理、账户管理、客户关系管理等各个方面都发挥十分重要的作用。
信用评分模型运用先进的数据挖掘技术和统计分析方法，通过对消费者的人口特征、信用历史记录、交易记录等大量数据进行系统的分析，挖掘数据中蕴含的行为模式、信用特征，捕捉历史信息和未来信用表现之间的关系，发展出预测性的模型，以一个信用评分来总和评估消费者未来的某种信用表现。
信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题将企业或个体消费者划分为能够按期还本付息(即“好”客户)和违约(即“坏”客户)两类。
具体作法是根据历史上每个类别(如期还本付息、违约)的若干样本,从已知的数据中找出违约及不违约者的特征,从而总结出分类的规则,建立数学模型,用于测量借款人的违约风险(或违约概率),为消费信贷决策提供依据。
1 基于Logistic回归分析的客户信用评价卡模型本文将采用 Logistic 逻辑回归分析方法对小额贷款公司的客户信用进行评价。
首先，建立信用评价模型，给出客户信用评分卡模型，并对客户样本进行初步分类预测。
下面的理论基础和变量选择都以该小额贷款公司为例。
1.1 建模的准备1.1.1 目标变量的定义研究的目标变量为客户是否具有“违约”行为，本文是以客户逾期未归还贷款定义为“违约”行为（即“坏”客户）。
1.1.2 定量指标的筛选方法第一种定量指标的筛选方法：用随机森林法寻找自变量中对违约状态影响最显著的指标。
第二种定量指标的筛选方法：计算变量间的相对重要性，并通过相对重要性的排序，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。
第三种定量指标的筛选方法：通过自变量间的广义交叉验证法，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。
银行信用评估模型介绍
银行信用评估模型介绍银行信用评估模型是银行业务中重要的工具，用于评估借款人的信用状况及其还款能力。
它通过对借款人的个人信息、财务状况和历史信用记录等数据进行分析和预测，为银行在贷款审批和风险管理中提供参考依据。
本文将介绍几种常见的银行信用评估模型。
一、传统评分卡模型传统评分卡模型是一种经典的银行信用评估模型，以FICO（Fair Isaac Corporation）信用评分模型为代表。
该模型通过对借款人不同特征指标进行加权评分，从而得出整体的信用评分。
这些指标可以包括借款人的年龄、性别、婚姻状况、工作经验、收入状况等。
通过建立样本数据库并对其进行回归分析，确定各指标对信用风险的影响程度，进而得出一个综合的信用评分。
这个评分可以代表借款人的信用等级，方便银行进行信用审批和贷款定价。
二、行为评分模型行为评分模型是基于借款人在银行进行交易活动的数据，如账户余额、存取款频率、贷款还款情况等，来评估其信用状况的模型。
这种模型更加关注借款人的行为表现，通过对交易数据进行统计分析，识别出与高风险行为相关的特征，从而为银行提供对借款人的信用评估。
与传统评分卡模型相比，行为评分模型更加注重借款人的实际行为，可以更精准地评估其信用风险。
三、机器学习模型随着人工智能和大数据技术的发展，机器学习模型在银行信用评估中得到了广泛应用。
机器学习模型可以通过分析大规模的数据集，发现其中隐藏的模式和规律，从而预测借款人的信用风险。
这些模型可以利用多种算法进行训练和优化，如决策树、支持向量机、神经网络等。
相比传统评分卡模型和行为评分模型，机器学习模型更加灵活和准确，可以处理更加复杂的信用评估场景。
四、区块链信用评估模型区块链技术作为一种去中心化的分布式账本技术，正在逐渐应用于信用评估领域。
区块链信用评估模型的特点是更加透明和可追溯，可以消除信息不对称的问题，提高信用评估的准确性和可信度。
借助区块链技术，银行可以实时获取和验证借款人的交易数据和信用记录，更好地判断其信用状况和还款能力。
评级打分卡指标
评级打分卡指标
评级打分卡是一种用于评估风险、信用状况或其他相关指标的工具，其核心是使用一系列指标进行打分，最终根据总分进行评级。
以下是一些常见的评级打分卡指标：
1. 信用历史分数：基于借款人的信用历史记录对其进行打分，包括还款记录、逾期记录、借款金额等方面的信息。
2. 收入稳定性分数：根据借款人的收入稳定性进行打分，包括工资发放记录、收入来源稳定性等方面的信息。
3. 负债比率分数：评估借款人的负债比率，计算其负债与收入的比例，以衡量其偿债能力。
4. 居住稳定性分数：评估借款人居住的稳定性，包括居住地点的变化、租房或购房等方面的信息。
5. 职业稳定性分数：评估借款人职业的稳定性，包括工作年限、职位稳定性、行业稳定性等方面的信息。
6. 抵押物价值分数：对于有抵押物的贷款，根据抵押物的价值、变现能力等因素进行打分。
7. 个人特征分数：基于借款人的个人特征进行打分，包括年龄、性别、婚姻状况等方面的信息。
8. 信用评分：基于信用历史记录和其他相关因素进行信用评分，以评估借款人的信用风险。
9. 银行流水分数：评估借款人的银行流水状况，包括账户余额、交易活跃度等方面的信息。
10. 经营状况分数：对于企业借款人，根据其经营状况进行打分，包括销售额、利润、市场份额等方面的信息。
以上是一些常见的评级打分卡指标，具体的指标选择和权重分配需要根据具体情况进行调整和优化。
在构建评级打分卡时，需要综合考虑各指标之间的相关性、稳定性和可解释性，以确保评级结果的准确性和可靠性。
淘宝信誉等级表
淘宝信誉等级表淘宝信誉等级表一、淘宝信誉等级简介：淘宝网的会员等级实行累积模式，每在淘宝网上购物一次，至少可以获得一次评分的机会，分别为“好评”、“中评”、“差评”。
每得到一个“好评”,就能够积累1分。
250分以内的积分用红心来表示，251分到1万分用黄钻来表示，1万零1分至50万分评价积分用金色皇冠表示，50万零一分以上的信用等级用紫色皇冠表示。
可见，买东西越多，信用等级就越高，打个比方，如果在淘大搜查询淘宝信用等级，按照1万零1分的黄色皇冠标准计算，就算每次购买只花10块钱，“淘宝皇冠女”网购也至少花费了10万元。
二、淘宝信誉等级表：查看大图三、淘宝信誉等级好评表：查看大图四、淘宝信誉等级规则：评价积分：评价分为“好评”、“中评”、“差评”三类，每种评价对应一个积分。
评价计分：评价积分的计算方法，具体为：“好评”加一分，“中评”零分，“差评”扣一分。
信用度：对会员的评价积分进行累积，并在淘宝网页上进行评价积分显示。
评价有效期：指订单交易成功后的15天内。
计分规则（含匿名评价）：1）每个自然月中，相同买家和卖家之间的评价计分不得超过6分（以支付宝系统显示的交易创建的时间计算）。
超出计分规则范围的评价将不计分。
2）若14天内（以支付宝系统显示的交易创建的时间计算）相同买卖家之间就同一商品，有多笔支付宝交易，则多个好评只计1分，多个差评只记-1分。
五、淘宝信誉等级作用：一、信用级别越高，买家在选择不同卖家相同产品时，会买信用级别高的。
二、信用越高，你的店在拍拍店铺排列的位置就越靠前，越容易被买家找到。
三、信用越高，你的产品在同类产品中排列的位置就越靠前，越容易被买家找到。
四、信用越高，你的橱窗推广位就越多，宝贝越容易被买家找到。
五、信用越高，你在交易纠纷中的主动权就越大六、如何提升淘宝信誉等级：A买家来你店里买宝贝数量为1 那么你会得到一点信用A买家来你店里买宝贝数量为2（同类的）那么你还是只能得到一点信用A买家来你店里买宝贝数量为2（不同的）那么你可以得到两点信用A买家一次性在你店里买的宝贝数量为7（不同的）但是你只能得到6点信誉也就是说一个人来你店里买宝贝你最多能得到六点信用。
信用卡评分标准
信用卡评分标准信用卡已经成为现代人生活中不可或缺的一部分，它为我们提供了便利的消费方式，同时也为我们积累了一定的信用记录。
而信用卡的申请与使用，都需要依据一定的信用评分标准。
下面，我们将详细介绍信用卡评分标准，帮助大家更好地了解信用卡申请与使用过程中的相关知识。
首先，信用卡评分标准主要包括个人信用记录、个人收入情况、个人资产状况等方面。
个人信用记录是信用评分的重要依据，包括个人的还款记录、逾期记录、信用卡使用情况等。
良好的信用记录可以为信用卡申请者加分，而不良的信用记录则会对信用评分产生负面影响。
此外，个人的收入情况也是评定信用卡申请者信用状况的重要因素，稳定的工作收入和良好的职业稳定性可以为申请者增加信用评分。
同时，个人资产状况也会对信用评分产生影响，拥有稳定的资产和财务状况的申请者会更容易得到较高的信用评分。
其次，信用卡评分标准还会考虑申请者的个人信息完整度和稳定性。
完整的个人信息可以为信用评分增加正面因素，包括个人身份信息、联系方式、家庭地址等。
此外，个人信息的稳定性也会对信用评分产生影响，例如频繁更换联系方式、居住地等都会对信用评分产生不利影响。
因此，申请信用卡时，我们需要确保个人信息的完整和稳定，以提高信用评分。
最后，信用卡评分标准还会考虑申请者的信用卡使用情况和还款能力。
申请者的信用卡使用情况包括信用卡的额度使用率、透支情况等，良好的使用记录可以为信用评分增加正面因素。
而还款能力则是评定信用卡申请者信用状况的关键因素，及时、稳定的还款能力可以为申请者增加信用评分，从而提高信用卡申请的成功率。
综上所述，信用卡评分标准涉及多个方面，包括个人信用记录、个人收入情况、个人资产状况、个人信息完整度和稳定性、信用卡使用情况和还款能力等。
了解这些评分标准可以帮助我们更好地理解信用卡申请与使用过程中的相关知识，从而更好地管理个人信用，提高信用评分，获得更多的信用卡福利和服务。
希望以上内容能够帮助大家更好地了解信用卡评分标准，更好地管理个人信用，谨慎使用信用卡，避免不必要的信用风险。
dsr评分解读
1、店铺好评率：好评人数/总评价人数2、DSR分值：DSR评分有三个方面数值，但计算是分开独立的，计算公式为：总分数/总人数。
3、信誉点：顾客一单生意中如果有若干笔，每1笔好评加1点信誉，中评不加分，差评扣1分。
每月同一个客户最多5笔订单评价是有效的。
4、产品好评率：每一笔成功交易的产品都有好中差评。
上述四个因素的关系：举例：假如顾客一次购买7件产品，其中3件产品给好评，4件产品给中评；店铺为好评；三项评分分别给5、4、3分。
分析如下：1、好评率：由于店铺给的是好评，所以店铺好评率增加。
2、信誉点：由于3件产品给好评、4件产品给中评，所以其中只有5个评价生效，最多提高3点信誉，最少提高1点信誉，这由系统决定。
3、产品评价：假设其中3件产品好评和2件产品中评生效，那么看产品评价的时候对应产品好中评会增加。
4、DSR评分：对应的三项评分分别增加5、4、3分。
评价人数增加1。
具体DSR分数变为多少，下面会给出计算公式。
综合分析：1、淘宝的评价系统涉及到了店铺信誉、店铺好评率、DSR评分、产品好评率。
2、每“笔”生意的评价决定了店铺信誉和产品好评率。
3、每“单”生意的评价决定了店铺好评率和DSR。
4、每“单”生意包含了若干“笔”订单。
5、店铺每月最多5笔生意的评价是有效的。
淘宝将若干个因素加入评价系统内，使得评价系统看起来很凌乱，不是太容易理解。
-----------------DSR计算公式-----------------公式1：DSR=总分数/总人数公式2：DSR=（5a+4b+3c+2d+e ）/（a+b+c+d+e）——其中a-e为各评分人数公式3：DSR=5A+4B+3C+2D+E ——其中A-E为各评分百分比ps：1、顾客必须评分，放弃评分权利的结果是默认好评并全5分。
2、所有店铺的评分都在4.5-5.0之间，分数低于4.5的店基本没有存在的必要。
3、若干时间不经营店铺，DSR评分自动回复成5.0，具体时间没有研究。
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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。
三、信用评分卡的开发信用评分模型开发流程包括模型的设计与规划、样本的选择、预测变量的选择和确定、模型的制定、模型效果的评估和检验、模型的实施、模型表现的跟踪和监控等。
（1）建立开发目标、方法及业务问题的定义 开发目标：1、确保决策的一致性，减少人工干预，提高信贷政策的执行力；2、准确反映并量化客户的风险级别，用科学的方法管理风险以控制和减少信贷损失；3、提高市场竞争能力，在控制可接受的风险水平的同时争取更多优质客户，有效地提高市场占有率；4、实现审批流程自动化，减少运营成本。
模型建立方法：建立模型可采用的方法很多，业内通常使用逻辑回归方法建立贷款申请评分模型。
好、坏客户定义：好、坏客户的定义必须与银行总体政策、管理目标一致，综合考虑风控策略、催收策略、业务历史、样本数量的需要，如定义曾经有90天以上逾期不良记录的客户为坏客户；定义满12个月，未出现90天以上逾期记录的客户为好客户。
（2）确定数据源，选取样本 数据来源：内部信用卡核心系统数据库和其它相关业务系统； 样本总数量：选取某地区从2004年1月开始2006年6月的所有申请人，总数120，000人（包括好、坏客户及拒绝的申请客户）； 样本空间：1、坏客户样本空间：2004年8月至2006年2月之间开户的客户；2、好客户样本空间：2004年6月至2005年5月之间开户的客户；3、被拒绝客户样本空间：2005年7月至2006年6月之间申请被拒绝的客户。
（3）数据抽取、清理和整理，建立数据集 这一步是开发申请评分模型中最重要、最耗时的步骤之一。
数据质量好坏是决定开发的模型成功的关键因素。
在确定数据来源后，由于需要采集的数据资料来源不一，数据量大，抽取时耗时较多，就需要在原始数据的基础上，根据业务需求、数据性质、结构及内在逻辑，对数据进行归类、合并、分组，最终建立数据集（或数据仓库）。
（4）数据分析、变量选择及转换 数据经过整理后下一步进行数据资料的分析，找出其内在关联性，并经过对样本变量的分组、合并和转换，选择符合建模条件、具有较强预测能力的变量。
如果是连续变量，就是要寻找合适的切割点把变量分为几个区间段以使其具有最强的预测能力。
例如客户年龄就是连续变量，在这一步就是要研究分成几组、每组切割点在哪里预测能力是最强的。
这一步是评分模型非常重要也是最耗费时间的步骤。
如果是离散变量，每个变量值都有一定的预测能力，但是考虑到可能几个变量值有相近的预测能力，因此分组就是不可避免而且十分必要的。
通过对变量的分割、分组和合并转换，最终剔除掉预测能力较弱的变量，筛选出符合小额贷款实际业务需求、具有较强预测能力的变量，使建立的模型更加有效。
（5）创建评分模型 利用上面分组后形成的最新数据集进行逻辑回归运算得到初始回归模型。
在回归模型的基础上，通过概率与分数之间的转换算法把概率转换成分数进而得到初始评分卡。
下一步要将初始评分卡经过拒绝推论，所谓拒绝推论，即申请被拒绝的客户数据未纳入评分系统，导致样本选取的非随机性，整体信用情况因此被扭曲，信用评分模型的有效性降低。
因为申请风险评分模型是用来评估未来所有借款申请人的信用，其样本必须代表所有的借款申请群体，而不仅代表信用质量较好、被批准的那部分客户的信用状况，所以样本必须包括历史上申请被拒绝的申请人，否则，样本空间本身就会出现系统性偏差。
因为样本排除了较高信用风险的申请人群体（即历史上申请被拒绝的客户）。
如果仅仅依靠被批准申请人群体的样本开发评分模型，并将其运用到整个申请人群体中去，而被批准和被拒绝群体的行为特征和“坏”的比例往往大相径庭，那么这种以被批准群体代表被拒绝群体的做法将必然在很大程度上弱化模型的预测精度。
进行拒绝推论时，由于这部分被拒绝申请人的好坏表现是不可知的，必须以一定的统计手段来推测。
推测的方法有很多，可以利用初始评分卡对这部分被拒绝客户进行评分，从而得出每个被拒绝客户如果被审批成为好客户的概率和坏客户的概率，再按其权重放入模型样本中，这样会尽量减少样本的偏差，同时兼顾拒绝样本的不确定性。
我们利用拒绝推论后形成的样本（包括核准和拒绝的）重新对每个变量进行分组，其原理和方法与初始分组相同。
然后对第二次分组形成的数据集建立逻辑回归模型。
最后在第二次回归模型的基础上，通过概率与分数之间的转换算法把概率转换成分数，进而得到最终评分卡。
（6）模型检验 模型建立后，需要对模型的预测能力、稳定性进行检验后才能运用到实际业务中去。
申请评分模型的检验方法和标准通常有：交换曲线、K-S指标、Gini数、AR值等。
一般来说，如果模型的K-S值达到30%，则该模型是有效的，超过30%以上则模型区分度越高，本例中模型的K-S值达到40%以上，已经可以上线使用。
（7）建立MIS报表，模型的实施、监控及调整 模型实施后，要建立多种报表对模型的有效性、稳定性进行监测，如：稳定性监控报表，比较新申请客户与开发样本客户的分值分布，监控模型有效性；特征分析报表，比较当前和开发期间的每个记分卡特征的分布，监控模型有效性；不良贷款分析报表，评估不同分数段的不良贷款，并且与开发时的预测进行比较，监控客户信贷质量；最后分值分析报表，分析不同分数段的申请人、批准/拒绝以及分数调整的客户分布，监控政策执行情况等。
另外，随着时间的推移，申请评分卡的预测力会减弱，因为经济环境、市场状况和申请者、持卡者的构成在不断变化，同时，银行整体策略和信贷政策的变化也要求评分模型适时调整，所以，申请评分卡在建立后需要持续监控，在应用一段时间（一般2-3年）以后必须适当重新调整或重建。
四、运用信用评分卡需要注意的问题 1、开展贷款业务的历史要长。
评分卡的发展必须以历史数据为依据，如果公司开展小贷业务的历史太短，数据不充分，则不具备开发评分卡的条件。
2、发展信用评分卡需要大量的数据，而且数据的质量要好。
如果数据很少，不具有代表性或数据质量很差，有很多错误，那么基于该数据的评分卡就不会准确，那么申请评分卡的发展就会受到制约。
3、数据的保存要完整 小贷公司必须把历史上各个时期申请贷款的客户申请表信息、当时的信用报告记录等数据保存起来，不仅所有被批准的客户的数据要保存，被拒绝的申请者数据也应该保存，以进行模型的表现推测。
而且，保存的数据不仅要足以提炼出各种预测变量，还要能够辨别其表现（好、坏等）。
4、信用评分卡只是提供了决策依据，不是决策本身。
信用评分卡并不能告诉审批人员某个客户一定是好的或坏的，它只是告诉我们一定的概率，因此，对于有些客户的申请审批决定就必须综合信用报告等其它信息作出判断。
5、一张申请评分卡很难满足整个人群，需要针对不同人群建立单独的评分卡。
由于爱投在外地其他省份还有好几家分公司，存在着较大的地域差别，各地区经济发展也存在着较大差别，客户消费习惯有较大差异，如果使用一张申请评分卡就会造成信用评分的不真实。
6、时间越久，信用评分卡的有效性会降低，因为经济环境、市场状况和申请者、借款人的构成、业务的来源渠道在不断变化，使得样本人群的特质和属性发生改变，特别是在经济高速发展的阶段（或是股市大牛市阶段），人群的生活方式、消费习惯、经济状况等变化很快，申请评分模型在应用一段时间后通常会与初期模型产生偏移，所以需要适当重新调整，必要时还要重新开发，以保证信用评分卡的有效性。