善新贷评分卡规则
【评分卡】评分卡入门与创建原则——分箱、WOE、IV、分值分配
【评分卡】评分卡⼊门与创建原则——分箱、WOE 、IV、分值分配本⽂主要讲“变量选择”“模型开发”“评分卡创建和刻度”变量分析⾸先，需要确定变量之间是否存在共线性，若存在⾼度相关性，只需保存最稳定、预测能⼒最⾼的那个。
需要通过 VIF(variance inflation factor）也就是 ⽅差膨胀因⼦进⾏检验。
变量分为连续变量和分类变量。
在评分卡建模中，变量分箱（binning）是对连续变量离散化（discretization）的⼀种称呼。
要将logistic 模型转换为标准评分卡的形式，这⼀环节是必须完成的。
信⽤评分卡开发中⼀般有常⽤的等距分段、等深分段、最优分段。
单因⼦分析，⽤来检测各变量的预测强度，⽅法为WOE、IV；WOEWOE(weight of Evidence)字⾯意思证据权重，对分箱后的每组进⾏。
假设good为好客户（未违约），bad为坏客户（违约）。
#good(i)表⽰每组中标签为good的数量，#good(T)为good的总数量；bad相同。
这⾥说⼀下，有的地⽅计算WOE时使⽤的是的，其实是没有影响的，因为我们计算WOE的⽬的其实是通过WOE去计算IV，从⽽达到预测的⽬的。
后⾯IV计算中，会通过相减后相乘的⽅式把负号给抵消掉。
所以不管谁做分⼦，谁做分母，最终的IV预测结果是不变的。
IVgood 占⽐bad 占⽐IV(information value)衡量的是某⼀个变量的信息量，公式如下：N为分组的组数；IV可⽤来表⽰⼀个变量的预测能⼒。
IV预测能⼒<0.03⽆预测能⼒0.03~0.09低0.1~0.29中0.3~0.49⾼>=0.5极⾼根据IV值来调整分箱结构并重新计算WOE和IV，直到IV达到最⼤值，此时的分箱效果最好。
分组⼀般原则1. 组间差异⼤2. 组内差异⼩3. 每组占⽐不低于5%4. 必须有好、坏两种分类举例说明例如按年龄分组，⼀般进⾏分箱，我们都喜欢按照少年、青年、中年、⽼年⼏⼤类进⾏分组，但效果真的不⼀定好：Age good bad WOE<185040 18~3010060 30~6010080 >608040 ALL330220ln()=40/22050/330−0.182321556793955 ln()=60/220100/3300.105360515657826 ln()=80/220100/330−0.182321556793955 ln()=40/22080/3300.287682072451781根据IV值可以看出，预测能⼒低，建议重新调整分箱。
综合评分的法律规定(3篇)
第1篇一、引言随着社会经济的快速发展，各种新型商业模式和消费模式不断涌现，其中综合评分作为一种新型的信用评价体系，在金融、电商、共享经济等领域得到了广泛应用。
综合评分能够综合反映个人的信用状况、消费习惯、履约能力等多方面信息，为金融机构、电商平台等提供参考依据。
然而，由于综合评分涉及个人隐私和数据安全，其相关法律法规的制定显得尤为重要。
本文将从综合评分的定义、法律地位、适用范围、权利义务、监管措施等方面，对综合评分的法律规定进行探讨。
二、综合评分的定义综合评分是指通过对个人或企业的信用记录、消费行为、履约能力等多方面信息进行收集、整理、分析和评估，形成的综合信用等级。
它能够反映个人或企业的信用状况、风险偏好、市场竞争力等，为金融机构、电商平台等提供参考依据。
三、综合评分的法律地位1. 宪法地位：根据《中华人民共和国宪法》第四十条规定，中华人民共和国公民的通信自由和通信秘密受法律的保护。
综合评分涉及到个人隐私，因此其法律规定必须符合宪法精神。
2. 法律地位：综合评分的法律地位主要体现在以下法律文件中：- 《中华人民共和国个人信息保护法》：明确了个人信息保护的原则、范围、权利义务等。
- 《中华人民共和国消费者权益保护法》：规定了消费者的权益保护、个人信息保护等内容。
- 《中华人民共和国电子商务法》：对电子商务经营者的个人信息保护、信用评价等方面进行了规定。
四、综合评分的适用范围1. 金融领域：金融机构在发放贷款、信用卡等业务时，可以参考综合评分来评估借款人的信用风险。
2. 电商领域：电商平台可以依据综合评分来评估消费者的购物风险、支付风险等。
3. 共享经济领域：共享经济平台可以依据综合评分来评估用户的信用状况，降低交易风险。
4. 其他领域：如招聘、租赁、保险等领域，也可以根据综合评分来评估个人或企业的信用状况。
五、综合评分的权利义务1. 权利：- 个人有权查询、更正自己的综合评分信息。
- 个人有权要求删除自己的综合评分信息。
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。
小微企业评分卡信贷业务
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1、客户群的营销(yínɡ xiāo)模式
存量结算客户的意向授信
定义 (dìng
yì)
意向
授信
要求
目的
目前只适用于善融贷业务
定义
通过非现场调查的方式和已掌握的客户 信息，经过数据分析处理，按照确定的 规则给予客户一定的贷款额度。
意义
有利于提高营销效果；
有利于提高业务效率；
有利于提高客户满意度
模式一
• 对于单笔贷款，在贷款到期前1个月内或贷款结清 2个月内，客户提出贷款申请，运用最近一次行为评 分结果对信贷业务进行评价(píngjià)，审批通过的， 可在贷款归还后直接办理信贷业务放款手续。
模式二
• 对于循环额度贷款，在额度到期前1个月 内，根据约定，运用最近一次行为评分 结果对循环额度进行评价，审批通过的, 可 延长循环额度期限。客户连续办理续贷业务 次数不超过2次。
贷款方式
•••按循单循担照环照笔环可额收贷额保以度益款度采项要覆可项取下盖以求质单下风选押笔单险、支取笔和抵用按成支押的月本用、 利、的保率，按原证按采季则、照用还合信单随款理用笔借方支确或式用随定到及使贷还期组用款的一合期利次方限(z率性ǔ式所h。还é对。)担应款保的的方中方式国式。人。民银行公布施行的
• 由保险公司提供信贷履约保险的，以及贷款
余额50万元(含)以下的借款人，可不进行 现场检查。
• 贷款余额50万元以上的优质客户，贷款存 续期间至少现场检查一次。
• 问题客户至少按月检查。
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6、便捷化的续贷流程
续贷定义
针对建设银行存量优质信贷客户，在不变更原贷款额度和信贷品种的情况下，可运用行为评分卡进行(jìnxíng) 履约能力评价，通过后继续使用贷款。
信用评分标准
信用评分标准信用评分标准是指根据个人或机构的信用情况，对其进行评定并给予相应的信用评分。
信用评分是金融机构、企业和个人在进行信用交易时的重要参考依据，它直接影响着个人或机构在借贷、租赁、保险等方面的融资成本和条件。
因此，建立科学、公正的信用评分标准对于维护金融市场秩序和促进经济发展具有重要意义。
一、个人信用评分标准。
1. 信用历史。
个人信用历史是评定个人信用评分的重要依据之一。
包括个人信用报告中的信用卡还款记录、贷款还款记录、逾期记录等。
信用历史越好，信用评分越高。
2. 收入稳定性。
个人的收入稳定性也是评定个人信用评分的重要因素之一。
收入稳定的个人更有能力按时偿还贷款，因此在信用评分中会有所加分。
3. 债务负担。
个人的债务负担是评定个人信用评分的重要指标之一。
债务负担过重会影响个人的还款能力，从而降低个人的信用评分。
4. 信用查询记录。
个人的信用查询记录也会影响个人的信用评分。
频繁的信用查询会被认为是信用不良的表现，因此会对个人的信用评分产生负面影响。
二、机构信用评分标准。
1. 财务状况。
机构的财务状况是评定机构信用评分的重要依据之一。
包括机构的资产负债表、利润表、现金流量表等财务指标。
财务状况良好的机构会获得较高的信用评分。
2. 经营状况。
机构的经营状况也是评定机构信用评分的重要因素之一。
包括机构的市场地位、行业地位、盈利能力等。
经营状况良好的机构会获得较高的信用评分。
3. 法律合规。
机构的法律合规情况也会影响机构的信用评分。
是否存在违法违规行为、是否存在诉讼纠纷等都会对机构的信用评分产生影响。
4. 信用记录。
机构的信用记录也是评定机构信用评分的重要指标之一。
包括机构的信用报告中的贷款还款记录、信用卡还款记录、逾期记录等。
信用记录良好的机构会获得较高的信用评分。
三、维护和提升信用评分的建议。
1. 建立良好的信用记录。
个人和机构都应该努力维护良好的信用记录，包括按时还款、避免频繁的信用查询、遵守法律法规等。
信用卡风险管理中的评分卡研究及应用分析
信用卡风险管理中的评分卡研究及应用分析随着消费者信用卡使用率的不断提高和信用风险的日益增加，银行业对信用卡风险管理的重视程度也不断提高。
评分卡作为一种可靠的信用风险评估工具，已经在银行业广泛应用。
本文将从评分卡的概念、构建、应用等方面进行分析。
评分卡的概念及发展所谓评分卡，是一种将客户个人信息和历史信用行为数据结合在一起，按照一定的模型进行分析，制定出一套信用风险评估标准的工具。
评分卡作为现代信用风险管理的核心措施，其概念早已在国内外学术界得到广泛认识。
评分卡的发展历程可追溯到上世纪50年代，当时美国的信贷机构为了限制客户用信风险，开始采取评分卡模型进行信用风险评估，并随着技术的不断发展，评分卡的构建也在不断完善。
目前评分卡的应用涵盖了很多领域，尤其是在金融领域得到了广泛应用。
评分卡经过长期的发展，不断提高了信用风险预测的准确性，为企业在风险决策中提供了有力的支持。
评分卡的构建评分卡的权重分配是评分卡模型构建的关键环节。
评分卡的构建流程大致可以分为以下四个步骤：数据采集——变量筛选——模型建立——模型验证预测。
数据的采集是评分卡构建的第一步，目标是收集客户账户信息及历史信用行为数据。
数据的质量和完整性对于构建评分卡至关重要，银行在数据采集时需要对数据的正确性和完整性加以考虑。
变量筛选是评分卡构建的第二步。
所谓变量筛选就是选择在模型中使用的变量。
变量选择是评分卡构建的一个关键环节，评分卡变量选择的首要目标是找到一组具有区分能力的变量。
一般来说，评分卡中的变量包括个人基本信息和历史行为变量。
个人基本信息变量包括性别、年龄、职业、婚姻状况；历史行为变量包括征信记录、借记卡使用情况等。
模型建立是评分卡构建的第三步。
根据所选变量，建立评分卡模型，模型建立是构建评分卡的核心环节。
模型构建可以选择多种模型，如Logistic回归、神经网络等。
使用不同的模型可以得到不同的结果，但是最终目的是为了得到一套适合自己的信用风险评估标准。
善科贷申请条件
善科贷申请条件
摘要：
1.善科贷简介
2.善科贷申请条件
3.申请善科贷的流程
4.善科贷的注意事项
正文：
【善科贷简介】
善科贷是一款针对在校大学生的个人小额信贷产品，旨在帮助学生解决在校期间的临时性资金需求。
该产品由某银行推出，具有较低的利率和灵活的还款方式，为广大在校学生提供了便捷的贷款服务。
【善科贷申请条件】
1.年满18 周岁，具有完全民事行为能力；
2.在校大学生，包括本科、硕士和博士研究生；
3.具有良好的信用记录，无重大不良信用记录；
4.有稳定的收入来源，具备按时还款的能力；
5.贷款用途符合银行规定，不能用于非法活动。
【申请善科贷的流程】
1.填写申请表：申请人需填写善科贷申请表，包括个人基本信息、贷款用途、收入来源等；
2.提供相关材料：申请人需提供身份证、学生证、银行卡等证明材料；
3.审核：银行对申请人的申请进行审核，审核通过后签订贷款合同；
4.放款：银行发放贷款，申请人按照合同约定的用途使用贷款；
5.还款：申请人按照合同约定的还款方式和时间进行还款。
客户层申请评分卡(A卡)模型
客户层申请评分卡(A卡)模型一、风控业务背景不夸张地说，贷前风控可覆盖80%的风险，这是业内普遍共识，当然更是信贷风控的内在需要，毕竟放款后就只能靠催收尽可能减少损失，而放款前能做到避免资损。
申请评分卡（Application Scoring）就像是在申请时给消费者照一张相，然后与借款后一段时间的另一张照片对比。
它只是将申请者的静态特征与未来固定时期后的静态状态的好坏标签进行比较。
目前，鲜有资料讨论如何构建产品层、客户层A卡。
本文以贷前授信风控模型为例，介绍客户层申请评分卡的一些构建思路。
二、产品层和客户层评分概述在风控建模中，我们需要明确3个基本点：样本观察点是什么？X（特征）是什么？Y（好坏标签）是什么？1. 模型分类根据是否用到多个产品的订单建模，信用评分模型可以分为2个层次：产品层：评估借款人在某个产品上的违约风险。
客户层：评估借款人在所有产品上的违约风险。
图 1 - 客户-产品-订单之间的对应关系2. 样本观察点模型本质是学习拟合X和Y之间的关系，而样本观察点决定了模型学习哪部分群体的模式。
在授信模型中，样本观察点一般选择授信日。
确定观察点后，我们也就能确定截止观察点前，可以采集到的数据，从而构建特征X。
3. 好坏定义在风控建模中，我们都是根据支用放贷订单（或叫借据）的还款表现来定义好坏，并训练一个二分类概率模型预测违约概率（Probability of Default，PD）。
不同于对猫、狗这样明确的0-1标签，信贷风控追求的是风险与收益之间的平衡，因此好坏定义常常是模糊的。
原因在于，坏的客群虽然能带来坏账损失，但同时也能带来利息、罚息等收入。
那么，我们能接受多坏的客群呢？这就取决于风险容忍度。
因此，我们才会做滚动率分析、Vintage分析等。
二、同一产品客户层授信模型风控特征—时间滑窗统计特征包含了观察期、观察点及表现期这三者的概念，这是建模的基础知识。
对于贷前授信模型而言，我们分别定义为：1.观察点：授信日，指客户在此时提交申请资料，希望能获得金融机构授信资格。
中小企业贷款打分卡模型与标准
中小企业贷款打分卡模型与标准一、客户选择标准根据财务和非财务因素，将中小企业客户等级从高到低分为ABCD四级，其中ABC级为目标客户，D级客户不予授信，除非提供足额现金或现金等价物抵押。
客户选择标准分为首要标准和次要标准首要标准是客户必须满足的基本要求，不符合其中任何一项即评为D级。
次要标准侧重于对客户的财务状况评价和业务上下游的风险评估。
客户等级由所有标准中得分最低的一项来确定。
如某客户除一项标准得分为B外，其他所有项目得分均为A，则该客户的客户等级为B级。
如果理由充分，可以调整次要标准中的两项评级结果，但只能调升一个客户等级。
除客户等级外，所有客户都依其年销售收入分为4个销售等级（其中3级最高）销售等级0：年销售收入在万元以下销售等级1：年销售收入在万元到万元之间销售等级2：年销售收入在万元到万元之间销售等级3：年销售收入在万元到万元之间对不同销售等级和客户等级的客户，市场拓展和授信倾向性也应有所区别。
（一）适用销售等级1，2，3的客户选择标准1.1核心管理层经验和公司成立年限，如果借款人的股东（或实际控制人）此前担任过企业总经理，并从事相同行业，可以将核心管理层从业经历认定为公司成立年限1.2在本行无不良贷款和结算记录（对现有客户）。
如果因支付困难而导致借新还旧，客户等级则降为D级。
1.3银行对账单分析是指客户至少最近3个月的主要银行结算账户进行检查和分析，针对有无银行退票、未经许可的投资、月均销售回款、有无异常收付等。
1.4银行同业查询是通过人民银行的信贷咨询系统，查询借款人、保证人的信用状况；对其主要股东、核心管理层的信用查询，可通过人行个人征信系统或对知情人进行必要的走访。
1.5偿债保障比率=（营业利润利息折旧无形资产摊销）/（利息支出上年度的一年内到期长期负债）1.6贸易上下游客户查询是对借款人的供应链查询1.7买方集中度是对单一买方的销售额占全部销售收入的比例，如果客户签订有相对长期的合同或买卖交易关系长久，则允许调升一级客户等级1.8要求提供股东个人连带责任保证（二）简化的客户选择标准适用于小额信贷和销售等级为0的微型企业。
企业贷款评分标准
企业贷款评分标准企业贷款评分标准是金融机构用于评估企业信用风险和决定是否授予贷款的一套系统化标准。
这些评分标准通常包括财务指标、经营状况、行业风险、管理团队等多个方面。
以下是一个关于企业贷款评分标准的一般概述，具体的标准和权重可能因不同金融机构而异。
企业贷款评分标准概述1. 财务指标1.1 企业盈利能力净利润：评估企业是否能够实现稳定的盈利。
毛利率：衡量销售收入与生产成本的关系，反映企业盈利水平。
1.2 偿债能力流动比率：测算企业短期偿债能力，确保能够按时偿还短期债务。
速动比率：排除存货等不易变现的资产，更严格地评估短期偿债能力。
1.3 财务稳定性负债比率：评估企业资产负债结构，确定财务稳定性。
利息保障倍数：衡量企业偿付利息的能力，尤其对长期债务的偿付。
2. 经营状况2.1 销售增长率年均销售增长率：衡量企业销售收入的增长趋势。
2.2 经营现金流经营性现金流：表征企业日常经营活动产生的现金流。
自由现金流：衡量企业可用于偿债或投资的剩余现金流。
2.3 库存管理库存周转率：衡量企业有效利用库存的能力。
3. 行业风险3.1 行业前景行业增长率：评估企业所在行业的发展前景。
市场份额：衡量企业在行业中的竞争地位。
3.2 行业政策政策环境：评估政府政策对企业的影响，包括监管和税收政策。
4. 管理团队4.1 管理层经验管理层工作经验：评估管理层在相关行业的从业经验。
团队稳定性：衡量关键管理人员的流动情况。
4.2 决策透明度财务报告透明度：评估企业的财务报告是否清晰、准确。
经营决策透明度：衡量企业经营决策的透明度和合理性。
5. 其他因素5.1 客户和供应商关系客户稳定性：衡量企业客户的忠诚度和稳定性。
供应链风险：评估企业与供应商之间的关系，以及潜在的供应链风险。
6. 评分模型的建立6.1 指标权重分配根据不同指标的重要性确定权重比例。
6.2 评分规则设定不同得分区间，根据企业在各指标上的表现给予相应得分。
6.3 综合评分综合所有得分，生成最终的企业信用评分。
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善新贷评分卡规则
评分卡是金融机构用来评估贷款申请人信用风险的一种工具。
善新贷
评分卡规则是善新贷金融公司根据其特定业务需要和市场环境制定的，用
于评估借款人信用状况和偿还能力的一套指标体系。
本文将对善新贷评分
卡规则进行详细介绍。
一、个人信息指标：个人信息是评估借款人信用状况的基本要素之一、个人信息指标包括年龄、性别、婚姻状况、教育程度、职业和工作年限等。
其中，年龄和工作年限是重要指标，通常借款人的年龄越小、工作年限越短，信用风险越高。
二、收入指标：收入指标用于评估借款人的偿还能力。
常见的收入指
标包括月均收入、月债务负担率和家庭月支出等。
月均收入越高，月债务
负担率和家庭月支出越低，表明借款人的偿还能力越强，信用风险越低。
三、征信指标：征信指标是评估借款人过去信用行为的关键指标。
征
信指标包括信用报告中的逾期记录、欠款情况、债务比率、借款人在其他
金融机构的借款记录等。
逾期记录和欠款情况是影响借款人信用风险的主
要因素，借款人的逾期记录越多、欠款情况越严重，信用风险越高。
四、资产负债指标：资产负债指标用于评估借款人的财务状况。
资产
负债指标包括借款人名下的房产、车辆等固定资产以及借款人的债务情况。
抵押物的价值越高，借款人负债情况越低，信用风险越低。
五、其他指标：其他指标包括借款人的借贷用途、信用历史、还款能
力等。
借款人的借贷用途和信用历史能够反映其借款行为的合理性和稳定性，还款能力的评估是评估借款人偿还能力的重要依据。
根据上述指标，善新贷评分卡规则可分为多个维度进行评估和打分。
不同维度的指标权重可以根据实际情况进行调整，以适应不同业务和市场需求。
善新贷评分卡规则常用的评分方法有线性评分和逻辑回归评分。
在评分过程中，借款人的个人信息和相关材料将被获取后进行数据录入，并根据评分卡规则进行评分。
评分结果将帮助善新贷金融公司和其他金融机构判断借款人的信用风险和偿还能力。
根据评分结果，善新贷金融公司可以决定是否给予借款。
总结起来，善新贷评分卡规则是一套用于评估借款人信用风险和偿还能力的指标体系。
这些指标包括个人信息、收入、征信、资产负债和其他等方面的指标。
根据这些指标，进行评分可以帮助善新贷金融公司和其他金融机构做出更准确的信贷决策。
评分卡规则的建立和调整需要结合实际情况和市场需求，以提高信贷决策的准确性和效率。