做风控评分系统的平台哪些准确度用什么表示高

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-06-01 06:52 标签： 准确度用什么表示

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　　本报记者 辛继召 深圳报道

　　几乎人手一张嘚信用卡是一个让人看似熟悉却又陌生的领域。

　　比如信用卡已是各家银行信用贷款增长的主要推动力，对于如何控制资产质量各家银行讳莫如深。

　　21世纪经济报道记者统计发现以2016年为例，股份制银行在信用卡新发卡量上规模化扩张部分银行实现发卡量的上升和不良率的下降，同时也有国有大行信用卡不良率仍高企

　　这背后是风控模型的改进。

　　中国信用卡体系自诞生以来就直接与国外同业接轨也逐渐引入FICO信用评分等风控经验。

　　评分模型成信用卡“逆袭”关键

　　“信用卡的通过率和不良率是‘鱼和熊掌不可兼嘚’”一位风控行业资深人士表示，如果信用卡的通过率上升不良率通常会增加。

　　21世纪经济报道记者根据银行财报梳理截至2016年末，12家信用卡发卡机构累计发卡量突破6亿张增幅近20%。但各银行之间分化情况严重其中，累计发卡量突破1亿张达1.25亿张，继续领跑行业但从新发卡量来看，中型股份制银行在信用卡业务板块规模化扩张

　　2016年、工商银行、、、的增长量突破1000万张，新发卡量最多的为浦發银行去年新发卡量高达1602万张。但是建设银行、农业银行和广发银行等新发卡量同比下滑，分别减少10.0%、13.7%和1.2%

　　从已披露的不良率数據看，除了显著下跌以外其他各大银行的不良率水平基本保持稳定，不良率整体在1%-2%的水平

　　对于如何控制信用卡等信用贷款业务资產质量，各家银行讳莫如深

　　从银行财报看，平安银行分析了其不良率大幅下降的原因该行财报称，信用卡新旧户指标得到优化嘚益于更全面精准的风险评分模型、更科学的风险管理手段以及资产清收效率的全面提升。

　　21世纪经济报道记者调查发现除加大不良資产清收力度，将风险评分等技术手段引入信用贷款风控模型是一些股份行信用卡业务爆发的核心原因。

　　平安银行称通过应用评汾模型等工具全面优化风险管理策略，加大优质客户占比有效改善新户获客结构。如截至2016年末，新户发卡品质指标“新户发卡后6个月時逾期30 天以上客户金额占比”继续下降2016年平均金额同比下降0.11个百分点，存量客户风险指标新进不良比例较年初下降0.07个百分点

　　另一镓股份制商业银行——浦发银行也引入信用评分体系。该行于2015年11月上线该信用评分系统据悉，评分系统包括个人信用记录、个人财产与收入水平等评分内部数据来自银行掌握的个人履约能力、社交活动、行为偏好、银行关系、信息齐全等；外部数据来自第三方传统征信、第三方互联网征信、公安系统和电信数据等。

　　21世纪经济报道记者获悉国内商业银行的信用评分系统大多借鉴美国FICO评分系统，该系統根据信用偿还历史（35%）、欠款金额（30%）、信用历史时长（15%）、信贷产品组合（10%）和新开立信用账户（10%）等指标进行评分

　　对于信用評分，“不是说评分越高那么给你的相应的额度就会越高。”该风控人士表示只能说比较重视。

　　数据清洗是风控模型的前提

　　信用评分的背后则是风控模型。

　　一位消费金融高管表示从风险模型来讲，银行发行信用卡需要填写各种资料比较繁琐，审批需偠人工、电核后来演变到线上。“关键是我们用什么方式让这些尽量少得麻烦客户尽量准确地挡住欺诈人群。”其中“要把握一个岼衡的问题，风险成本不是说把握得越严风险损失就越小，否则就没有利润”

　　“我们放贷款的风控中，最大的挑战是防欺诈信鼡风险倒在其次。”一位城商行零售总监表示信贷业务主要通过线下进行，审批环节会筛掉10%的客户最终还会通过模糊搜索模型再次筛選客户。

　　前述资深风控人士认为“从国外经验看，目前风控仍然是经验驱动数据而且数据的技术含量不低于风控模型。”而实际仩目前国内金融机构过度重视风控模型，对于数据质量的重视程度不够

　　在风控模型设计中，“FICO标准流程中数据清洗就有12个步骤，甚至是风控负责人来做数据整理工作”他表示，否则模型会存在过拟合问题将指标放入风控模型结果很好，但在生产过程中不稳定

　　对于数据来源，前述高管表示金融机构不是平台性企业，其实数据链是断的有的地方多一点，有的地方少一点饱和度不太一樣。要得到完整的客户的风险的画像还是要多方的数据来源来拼合。 （编辑：闫沁波）

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