最近投简历的时候遇到要求应聘者掌握信用评分模型，所以就学习了一下。注意这篇博文的分析是以P2P网贷为例,这篇博文转载：http://www.weiyangx.com/108743.html，是作者翻译的外国的一篇文章，为了照顾中文阅读习惯，对其做了小小的编辑。

    本博文将针对消费贷款领域的信用评分及其模型进行相关研究探讨。虽然人人都可以通过对借款方在Lending Club(国外最大的P2P网站)和Prosper上的历史借贷数据进行分析，但我相信，了解消费信贷行为、评分机制和贷款决策背后的工作原理可以帮助投资人更好的在市场中进行决策，获得收益。

    消费信贷一直是推动世界领先国家经济转型的主要力量。在过去的50年里，消费开支也因此有所增加。根据纽约联邦储备银行家庭债务和信用季度报告,2014年8月，消费者负债总额为11.63万亿美元，其中74%为按揭和净值贷款，10%为学生贷款，8%为汽车贷款，以及6%为信用卡债务。消费信贷需求增长率极高，自动化风险评估系统势在必行。

信用评分

    信用评分最早始于上世纪50年代初。信用评分最初使用统计学方法来区分优秀和不良贷款。最初，信用评分的重点是是否要给贷方发放贷款，后来，这种行为转变成了申请人评分（applicant scoring）。信用评分借着申请人评分这一项成为了一项成功的评价系统。