信贷风控模型开发----模型简介

第一章

风控模型简介

本系列文章为笔者对信贷风控领域建模的一些学习研究心得汇总，以及一些代码示例，尽量会将信贷风控领域的一些基本概念阐述明白。

1.1 为什么要建模

金融的所有业务，几乎都是和风险打交道，而贷款机构将钱带给你，肯定希望你是一个守信用的好人。所以，大家在申请个人信用卡或者是小额贷款的时候，都需要填写一些个人信息，例如年龄、工作、收入、学历等，银行和贷款机构将会对这些信息进行审核，然后决定放不放款。
但是如果仅仅是小额，如1万以下，那么一个一个审核肯定成本是直线上升的，所以就需要有一套自动化的决策工具来决定哪些人是好人，哪些人是坏人，那么信用评分卡模型就派上用场了。

1.2 什么是信用评分

信用评分就是衡量你的信用程度的量化指标，这样听起来是不是很拗口？说简单点，就是一个分数，由你填写的个人信息以及一些第三方数据计算得来的，例如支付宝的芝麻信用、腾讯的腾讯信用、美国的FICO评分等。这些评分就可以决定你的信用等级，从而让贷款机构决定放不放款。

1.3 常用的模型

业界常说的有A卡、B卡、C卡，A卡就是申请评分卡。在你申请的时候就会站出来，决定放不放款，B卡，也就是贷中行为评分卡，监控你的信用状况，决定给不给你提额度，或者中不中断你的贷款，C卡就是贷后评分卡，一般有三种：账龄迁移模型、还款率模型和失联预警模型。
账龄迁移：就是预测你的逾期状况会不会从M1迁移到M2（关于m1，m2定义查看文末解释）
失联预警模型：对于银行和贷款公司来讲，有时不怕你不还钱，如果逾期了还能对你进行罚息等方式再赚一笔，更怕的反而客户失联，彻底消失，所以就需要建立失联预警，看一看你未来有没有可能失联。
还款率模型：注意这个模型不是为了预测你还不还钱，而是预测未来经过催收动作后，还款的概率。毕竟贷后催收，是需要人力、物力成本的，如果一个人简单催一催，例如发个短信，打个电话就还了，何必动用戴金链子的老铁们上门，出于平衡成本的需要，制定不同的催收套路，这个模型就可以起作用了。

1.4 概念解析：M0,M1,M2的定义

这三个不是简简单单的月份的概念，具体定义如下：

• M0:最后还款日的第二天到下一个账单日
• M1:M0时段的延续,即在未还款的第二个账单日到第二次账单的最后还款日之间
• M2:M1的延续,即在未还款的第三个账单日到第三次账单的最后还款日之间

所谓账单日，就是银行会对你的当期应还款形成账单并通知你，账单形成日即为账单日。，同时，银行不会要求你马上就还款，而是会给你一个缓冲期，通常是20天（具体根据各银行制定标准），该期限截止日即为还款到期日。这20天之内全额还款或是选择信用卡最低还款额方式还款，可以享受免息待遇，但如果逾期，就会计息了。

这些概念看起来是不是很难懂，这样，我举个例子你就明白了，就拿我的招行信用卡来说的吧。还款日是每个月4号，帐单日是每个月16号。
假如我在1月16号前消费了500块，那么一月帐单日，也就是1月16日账单金额就是500，还款到期日就是2月4号。缓冲期就是1月16日–2月4日，一共19天，如果在这期间我还清了账单，就不会有利息。
所谓的M0就是2月5号到下个月账单日—-3月16日期间我不还清账单，也就是产生了M0逾期。
假如我继续不还，也就是3月16号我还拖着，直接延伸到M1，那么M1就是3月16日到4月4日。
如果到了M1依然不还钱，第三个账单日就是4月16号，M2就是4月16日到5月4日。

下一章预告

• 阐述评分卡模型开发流程
• 如何定义你的坏样本

参考文献

[1]http://blog.csdn.net/Mr_tyting/article/details/75097681#t19
[2]信用风险评分卡研究：马姆杜.拉法特