个人信用评分模型构建以及个人欺诈评分模型构建
信用评级研究与评价模型构建
信用评级研究与评价模型构建近年来，信用评级成为了广受关注的话题。
作为一种衡量个人、企业、机构等信用风险的工具，信用评级在市场经济中扮演着重要的角色。
本文将从信用评级的定义、研究、评价模型构建等多个方面阐述信用评级的相关知识和实践经验。
一、信用评级的定义及意义信用评级，简称“信评”，是指对借款人信用状况和偿还能力进行评估、预估、预测、预警和提示的一种评估工具。
它通常用信用等级或者信用分数来表示一个借款人的信用状况。
对借款人的信用评级可以帮助贷款方更加准确和科学地评估借款人的风险，从而制定相应的准入条件，以便更好地保障自己的资产质量和盈利水平。
同时，对于借款人来说，通过提高自己的信用评级，可以降低贷款融资的成本和获得更多的资金支持。
二、信用评级的研究信用评级的研究可以从多个方面展开，如历史数据的回顾性研究、行业和企业经济情况的分析、现代技术的应用等。
通常来说，信用评级的研究可以分为以下几个方面：1. 历史数据的回顾性研究信用评级研究的第一步就是回顾历史数据，以了解和分析过去借款人的还款表现，以此为判断未来信用风险提供参考。
这些数据可以包括借款人的还款情况、背景信息、经济情况、行业性质、市场前景等。
通过对过去数据的系统分析和建模，可以为未来借款人贷款评级提供科学和合理的依据。
2. 经济数据和行业分析在评估借款人的信用状况时，除了回顾过去的还款表现以外，还应该对借款人所处的行业和整个经济环境进行分析。
这可以包括行业的规模、发展趋势、市场竞争情况、政策影响等多方面因素。
只有了解行业的内外部环境，才能更准确地判断借款人的信用状况和未来还款能力。
3. 现代技术的应用随着现代技术的不断发展，信用评级的研究和应用也变得更加智能和高效。
例如，通过人工智能和机器学习技术，可以对历史数据和经济分析进行更加精准的建模和预测，以提高信用评级的准确性和预测能力。
另外，通过人脸识别、云计算、大数据等技术手段，可以对借款人的行为和信息进行动态监控和定期跟踪，以预警借款人的异常情况和风险。
个人征信大数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着金融科技的快速发展，个人征信系统在金融行业中的作用日益凸显。
个人征信大数据分析作为金融风险管理的重要手段，对于金融机构的风险控制、信用评估、市场拓展等方面具有重要意义。
本报告旨在通过对个人征信大数据的分析，揭示个人信用状况与金融行为之间的关系，为金融机构提供决策支持。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于我国某大型征信机构，涵盖了个人基本信息、信用记录、消费记录、社交网络信息等多个维度。
数据时间范围为2018年至2021年，共计500万条个人信用报告。
2. 数据处理在数据处理阶段，我们对原始数据进行清洗、去重、归一化等操作，确保数据质量。
同时，根据研究目的，对数据进行了以下处理：（1）特征工程：提取个人基本信息、信用记录、消费记录、社交网络信息等特征，构建个人信用评分模型。
（2）数据降维：采用主成分分析（PCA）等方法，降低数据维度，提高模型效率。
（3）数据分割：将数据分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练和评估。
三、个人征信大数据分析1. 个人信用评分模型（1）模型选择：本报告采用逻辑回归模型进行个人信用评分，该模型具有简单、易于解释、可扩展性强等优点。
（2）模型训练与评估：使用训练集对模型进行训练，使用验证集进行调参，使用测试集进行模型评估。
经过多次迭代，最终模型准确率达到85%。
2. 个人信用风险分析（1）信用风险分布：通过对信用风险等级的统计，发现高风险、中风险和低风险客户分别占全部客户的30%、50%和20%。
（2）信用风险与特征关系：通过分析个人基本信息、信用记录、消费记录、社交网络信息等特征与信用风险之间的关系，发现以下结论：- 年龄：随着年龄增长，信用风险逐渐降低，30-40岁年龄段信用风险最低。
- 收入：收入水平与信用风险呈负相关，高收入人群信用风险较低。
- 消费习惯：信用卡使用频率、逾期记录等消费习惯与信用风险呈正相关。
- 社交网络：社交网络信息中的朋友圈、微博等活跃度与信用风险呈负相关。
金融风控领域常见检测模型及方法研究
金融风控领域常见检测模型及方法研究概述：金融风控是指金融机构在业务运作中对风险进行识别、衡量、分析和控制的一系列管理活动。
随着金融市场的不断发展，金融风险也日益复杂多变。
因此，为了更好地应对金融风险，金融风控领域涌现了各种检测模型和方法。
一、传统风控模型1. 信用评分模型信用评分模型是金融风控领域中最常用的模型之一，通过对借款人的个人信息、历史信用记录等进行量化分析，预测其未来的还款能力和风险水平。
常见的信用评分模型包括德国信用评分模型（GSS）、美国信用评分模型（FICO）等。
2. 反欺诈模型反欺诈模型旨在通过分析用户行为数据、交易模式等信息，识别和预防欺诈行为。
常见的反欺诈模型包括逻辑回归模型、决策树模型、支持向量机模型等。
3. 欺诈预警模型欺诈预警模型用于实时监测金融交易，及时发现异常交易行为。
常见的欺诈预警模型包括异常检测模型、神经网络模型等。
二、机器学习在金融风控中的应用1. 随机森林（Random Forest）随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树模型，最终得到一个综合判断。
在金融风控领域，随机森林常用于信用违约风险预测、欺诈交易识别等方面。
2. 深度学习（Deep Learning）深度学习模型可以自动从大量数据中学习特征和规律，适用于金融风控领域中的大数据分析。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
3. 支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种用于分类和回归分析的机器学习方法，可应用于金融风控中的信用评估、欺诈检测等问题。
其优势在于具有较好的泛化能力和对非线性分布的适应性。
三、大数据在金融风控中的应用1. 数据挖掘数据挖掘是通过对大数据进行深入分析和挖掘，发现其中的规律和信息。
在金融风控领域，数据挖掘可以帮助识别潜在欺诈行为、发现异常交易等。
2. 人工智能人工智能技术包括机器学习、深度学习等，以及自然语言处理、图像识别等方法。
第四章 个人征信业务 《征信理论与实务》PPT课件
个人线下调查服务
• 线下调查需要调查员根据操作标准进行外部征信， 对借款人进行线下调查，验证、评估申请资料的 真实性，包括借款人的收入情况、还款能力、历 史信用等。
线下调查的方式
（1）通知调查，是指通知被调查人，要求其提供相 关资料和申报信用记录，然后对该资料和记录进行 抽样验证、分析的调查方式。 （2）秘密调查，是指在被调查人不知道的情况下进 行调查的调查方式。 （3）实地调查，是指调查人员到被调查人所在地进 行调查的调查方式。 （4）访谈相关人，是指调查人员为求证事实和疑点 向相关人员进行访谈的调查方式。
能力 Capacity
品质 Character
5C准则
条件 Condition
抵押 Collateral
资本 Capital
深度指标
• 深度指标则是对5C准则的深化，具体包括：工龄、 信用卡、债务收入比例、银行开户情况、信用档 案年限、毁誉记录、职务、住房，现行地址、居 住时间、个人收入、公用事业记录等指标。
4.2个人征信数据
• 个人征信数据主要内容 • 个人征信数据主要来源 • 个人征信数据主要采集方式
个人征信数据主要内容
费 者 身
公 开
份
信
信 息
息
主要内容
信
查
贷
询
信
记
息
录
广度指标
• 广度指标为个人信用分析提供了一般性构架和准 则，一般包括品德、能力、资本、条件、担保品 五个方面，又称为5C准则。
• 中国人民银行征信中心目前采集的个人征信数据 主要包括贷款开立信息、贷款还款信息、准贷记 卡发卡信息、准贷记卡透支还款信息、贷记卡发 卡信息、贷记卡还款信息、个人身份信息、特殊 交易信息和特别记录信息等9类信息。
个人信用评分模型构建与应用
个人信用评分模型构建与应用在现代社会中，个人信用评分模型已经成为金融行业中至关重要的一个工具。
个人信用评分模型是一种根据个人的信用历史、经济状况和行为等因素，对个人进行信用评定并生成信用评分的数学模型。
这个评分可以帮助金融机构和其他服务提供商判断个人的信用风险，从而决定是否提供贷款、信用卡、住房租赁等产品和服务。
构建个人信用评分模型是一个复杂的过程，需要精确的数据收集和处理，以及合适的建模技术。
以下是构建个人信用评分模型的几个关键步骤：1. 数据收集和预处理：个人信用评分模型的构建需要大量的个人数据，包括个人的信用历史、收入状况、财务状况、就业和居住情况等。
在收集这些数据之前，需要确保数据的准确性和完整性。
数据预处理阶段包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等步骤，以使数据适合建模分析。
2. 特征选择和变量转换：在实际应用中，有些特征对信用评分的影响可能更大，因此需要通过特征选择技术来筛选出最相关的特征。
此外，一些变量可能需要进行转换，例如，连续型变量可以通过分箱转换为离散型变量，以便于模型的解释和应用。
3. 建立评分卡模型：评分卡是个人信用评分模型的一种常用形式。
评分卡模型基于统计分析，将个人的各种特征和变量映射为相应的信用分数。
在建立评分卡模型时，可以使用Logistic回归、决策树、支持向量机等机器学习算法，通过训练样本数据来拟合模型，并使用评估指标评估模型的性能。
4. 模型验证和优化：构建个人信用评分模型后，需要使用测试样本数据对模型进行验证和优化。
模型验证的目的是评估模型的鲁棒性和准确性，以确保模型适用于未知的个人数据。
如果模型的性能不符合要求，可以对模型进行调整和改进，以提高模型的预测能力。
个人信用评分模型的应用主要有两个方面：风险评估和信用决策。
通过个人信用评分模型，金融机构可以对个人的信用风险进行评估，判断其是否有偿还债务的能力和意愿。
这对于决定是否提供贷款、信用卡等金融产品具有重要意义。
互联网金融反欺诈模型研究
互联网金融反欺诈模型研究互联网金融已经成为了当前金融领域的热门话题，其中安全问题也引起了社会的高度关注。
反欺诈是互联网金融安全的重要环节，而反欺诈模型研究则是一个备受瞩目的领域。
一、互联网金融反欺诈的现状互联网金融的不断发展，让人们享受到了更加便利化的服务，但同时也面临着越来越多的欺诈威胁。
尤其是在金融借贷这一领域，鱼目混杂的违法行为层出不穷，而大多数欺诈事件都是基于身份伪造和信息篡改的。
在互联网金融领域打击欺诈行为，确保金融安全，反欺诈模型的应用已经受到了广泛的关注。
但是反欺诈模型的建立也面临着很多的困难，既要使得模型能够发现潜在的欺诈问题，又要减少误识别和扰动的干扰。
二、互联网金融反欺诈模型的研究互联网金融反欺诈模型的研究，是基于大数据分析技术的，它结合了金融借贷、信用评估、行为模式等多方面的信息，通过数据挖掘等技术，找出欺诈嫌疑人的行为特征，并建立相应的模型。
在充分利用大数据的基础上，反欺诈模型的研究主要包括以下几个方面：1. 建立个人信用评分模型信用评分模型是反欺诈模型建立的基础。
通过个人多维度信息的采集和分析，建立个人信用评分体系，对用户进行评估，识别用户风险程度，防范欺诈行为。
2. 构建个性化反欺诈模型一般的基于规则和统计的反欺诈模型很难适应复杂多变的欺诈手法，所以需要构建基于机器学习的反欺诈模型。
机器学习模型能够判断用户行为特征的变化，以及不同用户的欺诈行为模式的不同，提高反欺诈模型的精度和召回率。
3. 建立风险控制系统基于倒排索引、关联规则、数据挖掘等技术，建立用户行为分析和预测模型，实现欺诈风险控制，最大限度地避免欺诈风险的出现和加以控制。
三、互联网金融反欺诈模型的应用反欺诈模型是互联网金融的重要一环，它的应用对于保障大众的金融安全不可或缺。
反欺诈模型能够发现和预测欺诈行为，对互联网金融平台的运营和用户的信用评估都有利。
当一个互联网金融平台应用了高质量的反欺诈模型后，它能够及时发现并锁定欺诈行为，大大减少用户的损失，同时平台的运营效率也会得到大幅提升。
信用风险评估模型的建立和优化
信用风险评估模型的建立和优化随着社会经济的发展，信用风险评估已成为金融业中至关重要的一项工作。
信用风险评估模型的建立和优化，可以帮助银行、金融机构等对借款人、企业、个人等进行风险评估，降低信用风险，提高金融机构的管理效率和盈利能力。
本文将从信用评估模型的基本原理、现有模型的优缺点、优化建议等方面进行探讨，以期为金融机构的信用风险评估提供一些参考意见。
信用评估模型的基本原理信用评估模型是一种统计或经济学模型，可以通过对借款人的财务及相关资料，采用数学和统计方法建立一套量化的信用评分体系，对借款人的信用状况进行评估和预测。
信用评分通常采用0-100分的方式表示，分数越高表示借款人信用越好，分数越低则表示信用程度越差。
信用评估模型通常就是利用样本数据，通过分析和计算建立一种统计模型，然后用该模型来预测样本之外的新样本的信用情况。
在建立信用评估模型时必须要具备以下基本原则：1. 数据可靠: 数据的质量和精确度对于信用评估模型的建立具有至关重要的作用，因此必须确保收集到的数据完整、准确、真实可靠。
2. 可变规则: 信用评估模型必须随时跟进市场变化情况，不断更新适应市场需求和发展趋势，因此信用评估模型必须具备可变规则和动态更新的能力。
3. 预测能力: 信用评估模型的最终目的就是预测借款人未来的风险情况，因此信用评估模型建立时必须具备一定的预测精度。
现有模型的优缺点目前，常用的信用评估模型主要包括经验法、专家判断法和数据挖掘法。
经验法：这种方法主要是凭借专业人员丰富的经验和个人感觉对贷款申请人进行信用评估。
经验法快速、简单、适用性强，但其主要缺点是经验的主观性大、难以复制和验证。
专家判断法：这种方法是在经验法基础上进行升级，加入不同专家的判断和意见，以确保评估的客观性和准确性。
虽然专家经验丰富，但是专家的判断也容易受到主观因素的影响。
数据挖掘法：这种方法针对大量的历史数据，运用数据挖掘技术和算法，建立信用评估模型。
个人信用评价体系建立研究
个人信用评价体系建立研究一、背景介绍在现代社会中，信用是社会生活中不可缺少的重要元素。
信用在商业交易中，个人生活中都有着广泛应用。
尤其是在金融领域中，信用成为了重要的基础，信用评价体系的建立，有利于银行等金融机构更好地进行信贷业务，个人也可以在此基础上获得更多的贷款、信用卡申请等服务。
二、国内外现状分析1.国外信用评价体系欧美国家对于信用评价体系建设非常重视，各国政府为了规范市场秩序，不断完善信用评价体系。
例如英国的信用评价机构：Equifax、Experian、TransUnion等，针对个人的信用评分系统日趋完善。
美国的信用评价机构则更加多样，包括主要的三大信用评价机构：Equifax、Experian、TransUnion，以及相对较小的FICO、VantageScore等。
2.国内信用评价体系在国内，信用评价机构起步较晚，目前主要有国家信息中心、央行征信中心、芝麻信用等大型信用评价机构。
芝麻信用的出现，大大方便了个人信用查询，也为信用评价体系在国内的建设提供了新思路。
此外，央行征信系统目前可以覆盖个人的信用记录、企业的信用记录以及行政处罚等信用信息，为银行、企业开展信贷业务提供了重要支持。
三、建立个人信用评价体系的必要性1.增强信用的重要性随着市场竞争的加剧，一个人的信用愈发显示出其重要性。
对于金融机构、企业、个人而言，信用评价体系的建立可保证信用体系的正常运转，使得守信者有益、失信者受罚成为自然规律。
2.支撑金融业务的开展个人信用评价体系的建立有助于银行等金融机构更好地开展信贷业务，同时也可以帮助个人获得更多的贷款、信用卡申请等金融服务。
3.培养良好的社会信用体系随着社会的不断进步，完善社会信用体系越来越成为社会共识，社会信用体系的正常运转离不开个人信用体系的健康有序，因此也有利于整个社会信用体系的建设与发展。
四、建立个人信用评价体系的关键因素1.信息的收集与整合在建立个人信用评价体系过程中，信息的收集与整合是最为关键的因素。
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个人信用评分模型构建以及个人欺诈评分模型构建—、个人信用评分概念个人信用评分又称“消费者信用评分”，是预测信用申请人或现有借款人违约可能性的一种统计方法。
它通过对消费者的人口特征、信用历史记录、行为记录、交易记录等大量历史数据进行系统的分析，利用统计方法及其他定量方法挖掘数据中蕴含的行为模式和信用特征，开发出预测性模型，用以对消费者未来的信用行为进行预测。
有很多信用记录会明显影响个人信用评分，如延迟付款额度变化、拖延付款时间的严重程度、信贷账户数目增减、信贷余额变化、账龄、最近的查询记录等。
当个人信用评分模型工作时，它会从个人信用档案中抽取不同因素来评价消费者的信用状态，一旦信用记录中有瑕疵出现，评分模型就会度量出瑕疵的大小，直接从现有的分数中扣除, 从而使信用评分的分值减小一些。
信用评分及其自动化的操作加速了整个信贷决策过程，申请人可以更加迅速地得到答复，提高了操作的效率。
据美国消费银行协会的最新一份资料，以前不使用信用评分，小额消费信贷的审批平均需要12小时，如今使用信用评分和自动处理程序，这类贷款的审批缩短到15分钟。
使用信用分后，60%的汽车贷款的审批可以在1小时内完成。
信用卡的审批只要一两分钟，甚至几秒钟。
二、个人信用评分模型构建(一）“信用评分卡”的概念在了解个人信用评分模型之前，需要了解“信用评分卡”的概念。
在消费者信用评分过程中，信用评分卡是一种表格，由描述借款人状况的各个特征变量的不同取值对应的信用分值所组成。
使用信用评分卡可以计算不同借款人的信用评分分值。
典型的信用评分卡见表4-1。
□第四章个人征信业务一个贷款申请人的状况如下：在现岗位工作时间为12个月，租房住，同时拥有活期存款账户和储蓄存款账户，尚无信用卡，职业为销售人员，年龄24岁。
因此，通过表中所给的数据，可以算出该人的信用评分分值为：14+19+31 + 11 + 18 + 19 = 112。
(二）建立信用评分模型的过程一个人信用评分模型的建—立是市场分析人员、风险管理经理、统计—学家、数据库管理人员和计算机程序员等多个领域的专家综合协调的结果。
为了保证个人信用评分模型的顺利开发和应用，必须对建模过程的每个部分进行仔细的设计和计划。
通常，建立信用评分模型的过程一般包括以下几个部分：1.明确模型的使用目的建立个人信用评分模型的第一步是明确模型的使用目的。
建立信用评分模型的目的是预测消费者违约的概率，也可以是预测消费者拖欠的概率，或者是贷款的逾期损失以及拖欠、违约及损失的组合。
由于建立模型的目的不同，所研究的对象也不同，在使用开发方法、检验手段和处理原则方面也会存在差异。
正是由于上述差异的存在,当一个授信机构使用其他机构的信用审批系统时就需要格外谨慎。
2.数据收集与样本设计在模型开发过程中，能够收集到用于建立个人信用评分模型的数据是最重要的技术处理环节之一。
通常，可供使用的数据越多，模型的预测结果就会越精确。
因此，在建117第四节个人信用评分□I_i-fr118立个人信用评分模型之前，需要确定有哪些可以使用的数据。
通常技术人员没有必要也不可能将所有数据都用于建模工作，而是按照一定的方法从中抽取部分合格的样本,利用数据质量优秀样本建立起个人信用评分模型，这样可以达到精确预测的目的。
建模工作的这一过程被称为“样本设计”。
3.选择建立信用评分模型的工具建立个人信用评分模型的统计及数学工具很多，通常使用的方法有判别分析法、逻辑回归、分类树法和神经网络方法等。
对于技术人员来说，在选择合适的方法时既要考虑到与建立个人信用评分模型的目的有关，也要考虑到与建模所使用的样本有关。
在实际建立个人信用评分模型时，往往将多种方法交叉使用。
例如，可以使用“分类树方法”选择变量，以确定变量之间的相互关系，构造出新的变量。
再将这些新变量和原始变量一起使用，通过回归的方法构建出预测模型。
然后，把预测模型产生的结果与神经网络模型产生的结果进行比较，以确定模型的有效性，并对模型进行改进。
4.模型的验证与检验建立了个人信用评分模型（或信用评分卡）后，技术人员面临的一个重要的问题是这一模型的应用效果究竟如何。
当然，一个个人信用评分模型的有效程度如何，最终需要通过模型在实际应用中的效果来评价。
但是，在模型投入实际使用之前，必须对模型的预测能力进行评估，即对模型进行验证和检验。
在对模型进行检验时，经常采用的方法是“保留样本法”，也就是在建立个人信用评分模型时，将样本随机地分成两部分：一部分用于建立模型，另一部分（称为所谓“保留样本”）用来对模型进行检验。
如果模型对建模样本和保留样本的预测结果都较好，说明模型总体来说是稳定的，有一定的应用价值。
对个人信用评分模型进行检验的统计方法很多，常用的统计量包括Gini系统、Kolo-mogorov-Smirnov统计量（简称K - S统计量）、和谐度等。
对模型进行评价的总体想法是个人信用评分模型必须尽可能地将高风险授信和低风险授信区别开来。
另外，针对某个总体建立起来的个人信用评分模型对该总体的一个子集的预测能力，也是检验模型有效性的一个重要方面。
5.选择临界分值及人工修正在个人信用评分模型开始运行之前，还需要考虑授信机构所能承受的信用风险的大小。
模型本身可以预测某个信用申请人违约的可能性大小，但是并不能确定模型使用者所能承受的总体信用风险的大小。
信用申请人的这种承受信用风险的能力取决于授信机构对可能的申请人数量的市场分析、充足资本率要求以及定价、收益目标等因素。
确定授信机构所能承受的信用风险即需要确定信用评分卡的临界值，若申请人的信用评分分值在这一临界值之下，则授信机构可以拒绝其申请；若申请人的信用评分分值高于这一临界值，则建议批准其信用申请。
通常，临界分值的确定应该使得信用申请批准比率基本与当前的批准比率保持一致,□第四章个人征信业务或“坏账率”与当前的“坏账率”相等。
在个人信用评分模型运行之前，还需要确定“人工修正”原则。
“人工修正”是指授信部门作出的决策与个人信用评分模型所建议的不一致时所采取的人工修正规则。
6.个人信用评分模型的监测由于个人信用评分的基本假设之一是未来与现在是相似的，因此一旦信用评分模型投人运行，技术人员就应与先前的系统相比较，评价新模型的运行效果。
这样就需要对模型进行监测，通过监测，能够回答如下的一些重要问题：(1)信用评分卡的使用是如所预期的那样吗？对信用评分卡的人工修正是否保持在一个尽可能低的水平？人工修正有确实的理由吗？最普遍的理由是哪些？(2)信用评分卡对贷款风险的排序是否与所期望的一致，或者信用评分卡的表现是否出现退化？好、坏客户发生比（或坏客户比率）与我们运行信用评分卡时的预期是否一致？(3)信用申请人的特征是否发生了变化？是否有更多分值低的消费者申请贷款但是被拒绝了?他们的特征是什么？(4)账户的信用分值的分布是否发生了变化？三、个人欺诈评分模型构建欺诈是信用卡公司面临的一个严峻的问题，包括申请欺诈、信用卡丢失、信用卡被盗、信用卡伪造、信用卡机密信息被盗、账户被窃取等。
不管何种欺诈类型，归根结底，都是通过欺诈性的申请或欺诈性的使用信用卡交易来实现的。
欺诈风险评分模型包括申请欺诈风险评分模型可交易欺诈风险评分模型。
申请欺诈风险评分模型可预测信用卡申请为欺诈的概率，为银行发现和拒绝欺诈性申请提供科学依据；交易欺诈风险评分模型是运用先进的数据挖掘和模型技术来预测信用卡交易为欺诈的概率，为银行发现和拒绝欺诈性交易提供科学依据①。
(一）申请欺诈风险评分模型申请欺诈是欺诈分子盗取、仿冒他人身份信息，如姓名、性别、出生日期、身份证号码、家庭地址等申请信用卡，给银行带来巨大损失，给被冒名的消费者带来纠纷。
在欧美国家，信用卡的申请可以通过电话、信件、互联网等渠道进行，由于无法面对面地核对申请人身份和证件，只要欺诈分子盗取了他人身份信息，就可能成功地得到信用卡。
即使有面对面的审核，如果证件是伪造的，也可以进行欺诈性的申请。
申请欺诈风险评①陈建.信用评分模型技术与应用北京：中国财政经济出版社，2007。
第四节个人信用评分口120分模型，是利用信用局关于消费者身份的某些信息来预测申请为欺诈的概率。
申请欺诈风险评分模型常用的预测信息有：★申请表填写的地址与信用局档案地址不符；★申请表填写的地址在信用局档案里第一次存档时间少于90天;★申请表填写的地址在信用局档案里仅为新信用账户所用；★申请表填写的地址在信用局档案里不存在；★申请表填写的地址被信用局记录认定为高风险地址；★申请表填写的地址被信用局记录认定为非住宅性地址；★申请表填写的地址在信用局曾有欺诈活动的记录；★信用局档案中地址为高风险地址；★信用局档案中地址为非住宅性地址；★信用局档案中地址曾有欺诈活动的记录；★信用局记录显示该申请人（姓名或身份证号码）曾被仿冒；★信用记录最早确立的时间在该身份证号码发行之前。
从上述信息可以看到，对申请欺诈的预测主要依赖于信用局的记录，特别是关于地址的记录，这是因为在美国信用卡主要靠信件邮寄到申请表所填写的地址上，一般不存在面对面核对身份的机会。
在信用局不存在或不发达的国家，发展这种形式的申请欺诈风险评分模型的数据基础可能不存在或很不充分，对欺诈的发现主要靠人工核对申请表填写的身份信息，如面对面地核对身份证、电话核对身份信息等。
申请欺诈风险评分把申请者按照欺诈风险概率从高到低排列，预测力强的评分模型应该能够做到评分最差的一小部分申请者集中了绝大多数的欺诈申请者，这样，依欺诈风险评分进行决策的成效才比较好，达到通过拒绝尽可能少的申请者来拒绝尽可能多的欺诈申请者的决策目标。
如图4-1所示，依评分拒绝2%的最高风险申请者可以拒绝90% 的欺诈性申请。
(二）交易欺诈风险评分模型的开发交易欺诈风险评分模型是利用信用卡当前交易信息和历史交易行为模式对比来预测当前交易为欺诈的概率的模型，为智能反交易欺诈授权策略（intelligent anti-fraud authorization strategy)提供科学依据，对欺诈风险高的交易可以拒绝授权和展开调查。
交易欺诈风险评分模型的表现变量是“交易为欺诈与否”的二元性显示变量（binary indicator variable)。
对于样本中属于欺诈的历史交易，表现变量值为1，非欺诈的交易表现变量值为0。
在理想的状态下，银行应该对每一个怀疑性或争议性的信用卡交易进行调查核实欺诈与否，然后把核实为欺诈的交易一一记录在欺诈档案（数据库）里。
在实践中，由于数据记录、整理、加工等复杂性，银行往往把核实的第一次欺诈日（confirmed date of first fraud)记录在案，然后模型把第一次欺诈日之后的交易均定义为欺诈。
这里面会有误差：如果卡被伪造，欺诈人使用伪造卡，而真实的持卡人也在继续使用该信用卡，那么第一次欺诈日之后的交易就会有一部分是欺诈交易而另一部分是真实交易，这部分真实的交易会被误判为欺诈。