智能风控实践指南从模型特征到决策

智能风控实践指南从模型特征到决策

1. 智能风控的发展

信用评分卡是基于逻辑斯蒂回归模型建立，以信用分来表示风险高低，并将信贷借款人的各个特征维度以分数的方式量化，便于风控业务人员理解。

智能风控的主要应用

2. 搭建智能风控模型体系

名词定义

特征：是用来表示我们关注对象的特点和属性的一系列数据

标签：机器学习模型将要学习与预测的目标

账龄（MOB，Month On Book）：多期信贷产品从首次放款起所经历的月数。

• MOB0，放款日至当月月底，观察时间点为放款当月月末
• MOB1，放款日后第二个月，观察时间点为放款第二个月月末
• MOB2，放款日后第三个月，观察时间点为放款第三个月月末…

逾期天数（DPD，Days Post Due）：实际还款日与应还款日的相差天数（如DPD6）

首期逾期天数（FPD，First Payment Deliquency）：分期产品中第一期实际还款日与应还款日的相差天数（如FPD1）

逾期期数：贷款产品中客户的逾期期数，将逾期天数按区间划分后的逾期状态，通常以30天为区间划分，如M0（当前未逾期，有时表示为C0）、M1（逾期1期，或逾期1~30天）等

2.1 模型概述

机器学习算法：是一种从历史数据中学习潜在规律，用来预测未来行为的方法。
其核心三要素是数据、算法、模型。