风控模型中的A卡、B卡和C卡
一、从风控业务流程引出A卡、B卡和C卡
在现代金融行业中，信贷申请流程被设计得尽可能地准确和高效，以便快速响应申请人的需求，同时也确保金融机构能够有效地管理风险。这个流程通常涉及以下几个关键步骤，每一步都至关重要：
- 申请提交阶段：首先，申请人启动流程，通过填写相关表格并提交必要的个人信息以及财务状况来申请信贷产品。这一阶段是建立申请人档案的基础，其准确性和完整性对后续审查至关重要。
- 初步反欺诈审查：接着，申请将被送入精心设计的反欺诈审查体系。在这一环节，很多公司会采用反欺诈评分卡（F卡）来评估申请人的信用风险。这些评分卡结合了多种数据源，包括但不限于申请人的信用记录、与内部及外部黑名单的匹配情况、法院记录等，以全面评估其信用状况。如果申请人在此阶段被发现存在欺诈风险，或评分低于预设阈值，申请将被直接拒绝，从而保护金融机构免受潜在的财务损失。
- 信用审查环节：通过反欺诈体系审核的申请将进入信用审查环节。此阶段主要依靠人工审核来评估申请人提供的资料是否完整、真实，以及是否符合特定信贷产品的资格要求。审核人员会详细检查申请人的年龄、收入水平等是否满足特定条件，如最低年龄限制、收入标准等。尽管每家金融机构和不同的信贷产品可能有各自的规则和标准，但此步骤的目的是确保申请人资料的真实性和合规性。在某些情况下，此步骤也可能由算法自动完成，以提高效率。
- 信用评级与审批：完成以上步骤后，申请人的信息将被纳入应用评分卡（A卡）体系，对其信用风险进行最终评级。如果申请人的评分低于既定标准，将被拒绝提供信贷。否则，他们将被认为通过了信用评级，其申请将提交给业务部门进行最终审批。这一过程确保了金融机构能够在控制风险的同时，为符合条件的申请人提供所需的贷款服务。
- 额度管理与利率定价：一旦业务审批环节顺利通过，金融机构将根据申请人的信用评分来决定贷款额度和利率。通常，评分较低的用户会被分配较低的额度，并可能面临较高的利率，反之亦然。这种做法旨在平衡金融机构的风险与回报。完成此阶段后，用户便正式进入贷后跟踪环节，确保贷款的顺利执行并根据情况做出调整。
- 贷后行为监控：在贷后管理过程中，金融机构利用用户行为评分卡（B卡）来动态评估借款人的信用表现。根据借款人的还款行为和其他相关活动，金融机构可调整贷款额度和利率，以反映其变化的信用状况。此外，对于老客户的营销策略很多时候也在此阶段制定，虽然营销建模也会涉及新客户的吸引，为清晰区分，我们通常将其视为一个独立的流程。
- 逾期管理策略（C卡）：C卡的使用重点在于优化逾期管理，目标是降低入催率并提高出催率。通过失联模型、还款率模型和迁移率模型，金融机构能够精准预测逾期用户的行为，包括他们变为失联的可能性、催收活动的成功率以及逾期状况恶化的概率。这些模型为制定有效的催收策略提供了数据支持，以减少逾期案件并提高催收效率。
- 催收策略与呆账处理：如果催收努力未能成功，金融机构可能会将这些呆账案件外包给专业催收机构或通过法律诉讼来追回债务。在某些情况下，为了回收部分资金，金融机构可能选择将这些不良贷款打包销售。这一系列措施旨在最大限度地减少金融机构的损失，并保持资产质量。
二、A卡（申请评分卡、信贷准入模型）
在整个信贷管理过程中，A卡的角色尤为关键，它关注于贷款发放前的风险评估。将其视作风控流程的核心不无道理，因为一旦在贷款批准前的风险控制做到位，随后的贷中和贷后管理相对会更加顺畅。这意味着，通过在贷款发放前进行精准的风险评估和审慎的决策，可以大大降低未来潜在的风险和损失，为整个贷款流程打下坚实的基础。
受篇幅所限，本文将直接概述A卡、B卡以及C卡的主要构建流程，其中提到的一些专有名词、详细的构建流程以及代码实现等将在后续进行更新。
- 通过滚动率分析来界定什么样的客户是优质客户什么样的客户是风险客户；
- 利用vintage分析来确定客户好坏状态的显现时间长度，揭示违约随时间的变化趋势；
- 设立用户排除准则，基于公司政策、业务条款以及客户的账户活跃情况等因素，筛选掉不适合建模的用户
- 如有外部数据，进行外部数据的探索性分析，将外部数据加入建模以期提高建模效果；
- 综合全部数据进行特征工程，重点关注特征的稳定性和业务可解释性；
- 构建并优化模型，选取最合适的算法和参数；
- 对模型进行综合评估，包括跨时间的样本验证并生成模型报告；
- 模型部署上线，并进行持续监控；
- 应对可能出现的线上问题，如模型性能下降、线上与线下的特征处理不一致、任务调度的错误等，同时也考虑根据不同客户群体开发子模型等后续项目的实施。
三、B卡（行为评分卡）
B卡在A卡的基础上，通过引入更丰富的用户贷后行为数据，提高了模型的预测性能。相较于A卡，B卡的特点在于利用了用户的消费习惯、过去的逾期记录、以及App使用行为等多维度信息，这些信息的综合分析让B卡在评估用户未来的违约风险上更加精确。
具体步骤包括：
- 收集与处理用户行为信息：这一步骤涉及到对用户消费行为（如信用卡账单、银行流水等）、逾期行为、以及App登录等行为数据的搜集与分析处理。
- 融合A卡特征进行模型训练：B卡模型构建时会结合A卡的特征信息，以此训练出一个更全面反映用户信用状况的模型。
- 后续流程：与A卡类似，B卡在模型评估、上线监控等后续环节的操作流程大致相同，不再详细说明。
B卡的引入，使得金融机构可以更为动态地监控用户的违约风险。通过分析用户贷款后的行为模式，金融机构不仅能对用户的信用额度和利率进行适时调整，而且能够决定是否批准老客户的新贷款申请。行为评分卡相比于申请评分卡，因为包含了用户贷后的行为数据，所以在预测准确性上有显著提升。这种评分卡更多地适用于那些有一定历史数据积累的“老客户”，并且对于长周期产品而言，这类评分卡能够有效保障模型效果。
需要注意的是，并不是所有贷款产品都适合构建B卡。例如，周期极短的现金分期产品，用户贷后数据可能不足以反映其潜在的不良行为模式。因此，金融机构在考虑是否构建B卡时，需要综合考量产品特性及数据的可用性。
总而言之，B卡通过对用户贷后行为的深入分析，为金融机构提供了一种更加精准的风险控制工具。这不仅有助于优化额度管理和利率调整策略，而且为决策提供了更为坚实的数据支撑。
四、C卡（催收评分卡）
催收评分卡（简称C卡）与贷前评分卡（A卡）和行为评分卡（B卡）相比，引入了更多关于用户贷后行为的数据，以更准确地评估和管理贷后风险。这些数据不仅包括用户的申请贷款行为和履约记录，还细化至催收记录——对老客户而言，这包括之前的催收效果，而对于新客户来说，则关注其首次被催收的记录（如果有的话）。相较于A卡和B卡，C卡在使用场景中相对较少，这主要是因为许多信贷公司选择将催收业务外包，但随着信贷行业的发展，自主催收的价值和重要性正逐渐被认识和重视。
C卡的建模主要分为以下三个方向：
- 迁移率模型：该模型旨在预测逾期客户从轻度逾期过渡到重度逾期的概率，帮助信贷管理者及时采取措施，防止逾期加剧。
- 还款率预测模型：这个模型预测在采取催收措施后，能够成功回收的欠款比例，对于优化催收策略，提高催收效率具有重要意义。
- 失联模型：针对那些尚未能成功联系上的客户，此模型预测其未来失联的可能性，为采取预防失联措施提供决策支持。
