干货丨个人信用评估模型在风控流程中的应用

信审决策流程一般包含基础信息校验，反欺诈环节和授信给额等环节。本期我们将简单分享授信给额环节中的个人信用评估模型的相关知识。

什么是信用评估模型？

评估模型在实践中有哪些应用？

神秘的信用模型“黑盒子”是如何评估个人风险等级的？

机构如何应用信用评估模型开展业务？

且细看下文，读懂答案。

信用评估模型的含义

个人信用评估模型通过采集个人的历史多维数据，采用一定的建模方法抽取特征变量来预测个人未来的违约风险，广泛地应用于信用卡申请、消费分期、免押金租赁等领域。常见的应用实例，如共享单车免押金，购物分期白条业务和信贷资产评估等。

打开神秘的“黑盒子”

信用评估模型是如何评估个人的违约风险的？

其实秘密就是在于多维海量的数据，下图为标准的大数据信用评估图。

从上图我们可以看出，最顶层的数据和违约风险强关联，数据较为规范，但数量级较少，无法覆盖到无征信记录的人群的信贷需求，从金字塔的顶部往下看，数据和违约风险的相关性逐渐减弱，但是数据的量级逐级上升，数据呈现出碎片化和非结构化的特征越明显。从数以万计的数据中抽取特征维度来预测个人的违约风险成为大数据信用模型的一个显著特征。

以拍拍信信用评估模型而言，模型从基本信息类、历史信用类、消费行为类和社交维度类等维度来评估个人的信用状况，输出相对逾期概率、风险等级和模型评分来支持信贷机构进行决策。

信用评估模型的应用

信贷机构该如何在业务中应用信用评估模型？

信用评估模型可用于流量监控、自动化决策和风险定价等方面，详见下图所示。下面以一个案例来讲解信用评估模型在业务流程中的应用。

举例分析

甲公司从事的分期业务面临以下问题：

（1）不同渠道的流量质量参差不齐，流量转化成本高；

（2）自动化比例低，大量人工审核导致申请耗时较长，用户体验差；

（3）审批通过率及风险指标表现不佳。

拍拍信基于甲公司现状采取优化措施： 

1、梳理甲公司当前的风控决策流程，量化第三方认证环节和反欺诈环节的数据，引入风险决策平台配比自动化决策和人工审核的比例，加快甲公司的决策时效，同时培养风控人员结合自身经验和决策平台的数据指引发现风险暗点，逐步过渡到全自动化决策流程。

2、根据甲公司自身风险指标优化迭代信用模型，例如，甲公司将当前逾期X天及以上作为target，拍怕信基于甲公司的数据和第三方数据优势，抽取特征变量建立评估模型，将甲公司的用户按照风险评级进行分组，如下表所示。

备注：表中数据仅用于逻辑说明，非实际数据  

流量监控：

甲公司将通过认证和反欺诈环节的用户进行模型评分，根据评分划分成不同的风险等级，甲公司建立不同流量渠道的人群的用户画像，制定灵活的流量采购价格策略，提高自身的议价能力和降低转化成本。

自动化决策：

甲公司将评级A-C的用户切到自动决策流程，将D-F的用户采取机器抓取风险暗点+人工快审的方法，机器自动过滤掉G-I评级的用户，提高了决策的速度，用户体验逐渐改善。

风险定价：

甲公司根据不同的风险等级和对应target占比，估算出每个风险等级可以支撑的成本，根据用户评级采取不同的信贷利率定价策略，满足不同人群的借贷需求，同时设计出不同额度和周期的产品满足用户的需求，增加老用户的使用粘性。

 以上就是本期的信用评估模型的应用介绍，咱们下期见，如果贵公司也面临甲公司存在的问题，欢迎通过官网联系我们。