个人商务贷款专家评分卡

企业资信等级综合评分依据及个人信用评分表

公司资信级别综合评分根据
个人信用评分表
个人信贷担保客户信用级别划分
客户信用级别依次划分为七个级别：AAA，A，BBB，BB，B，C。

AAA级：90分以上，客户的收入水平很高，偿债意愿很强，社会地位很高，家庭环境非常优越；
AA级：客户收入水平高，偿债意愿强，社会地位高，家庭环境优越；
A级：客户收入水平较高，偿债意愿较强，社会地位较高，家庭环境较优越；
BBB级：客户的收入水平中档，有偿债意愿，有一定社会地位，家庭环境良好；
BB级：客户的收入水平一般，有一定偿债意愿，社会地位一般，家庭环境一般；
B级：客户的收入水平较低，偿债意愿不强，社会地位较低，家庭环境较差；
C级：客户的收入水平很低，偿债意愿很差，社会地位很低，家庭环境很差。

评分卡模型

评分卡模型0 引言信用评分模型是消费信贷管理中的先进的技术手段，是银行、信用卡公司、个人消费信贷公司、电信公司、水电服务公司、保险公司等涉及消费信用的企业实体最核心的管理技术之一。

被广泛应用于信用卡生命周期管理、汽车贷款管理、住房贷款管理、个人贷款管理、其他消费信贷管理等领域，在市场营销、信贷审批、风险管理、账户管理、客户关系管理等各个方面都发挥十分重要的作用。

信用评分模型运用先进的数据挖掘技术和统计分析方法，通过对消费者的人口特征、信用历史记录、交易记录等大量数据进行系统的分析，挖掘数据中蕴含的行为模式、信用特征，捕捉历史信息和未来信用表现之间的关系，发展出预测性的模型，以一个信用评分来总和评估消费者未来的某种信用表现。

信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题将企业或个体消费者划分为能够按期还本付息(即“好”客户)和违约(即“坏”客户)两类。

具体作法是根据历史上每个类别(如期还本付息、违约)的若干样本,从已知的数据中找出违约及不违约者的特征,从而总结出分类的规则,建立数学模型,用于测量借款人的违约风险(或违约概率),为消费信贷决策提供依据。

1 基于Logistic回归分析的客户信用评价卡模型本文将采用 Logistic 逻辑回归分析方法对小额贷款公司的客户信用进行评价。

首先，建立信用评价模型，给出客户信用评分卡模型，并对客户样本进行初步分类预测。

下面的理论基础和变量选择都以该小额贷款公司为例。

1.1 建模的准备1.1.1 目标变量的定义研究的目标变量为客户是否具有“违约”行为，本文是以客户逾期未归还贷款定义为“违约”行为（即“坏”客户）。

1.1.2 定量指标的筛选方法第一种定量指标的筛选方法：用随机森林法寻找自变量中对违约状态影响最显著的指标。

第二种定量指标的筛选方法：计算变量间的相对重要性，并通过相对重要性的排序，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。

第三种定量指标的筛选方法：通过自变量间的广义交叉验证法，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。

评分卡模型

评分卡模型0 引言信用评分模型是消费信贷管理中的先进的技术手段，是银行、信用卡公司、个人消费信贷公司、电信公司、水电服务公司、保险公司等涉及消费信用的企业实体最核心的管理技术之一。

被广泛应用于信用卡生命周期管理、汽车贷款管理、住房贷款管理、个人贷款管理、其他消费信贷管理等领域，在市场营销、信贷审批、风险管理、账户管理、客户关系管理等各个方面都发挥十分重要的作用。

信用评分模型运用先进的数据挖掘技术和统计分析方法，通过对消费者的人口特征、信用历史记录、交易记录等大量数据进行系统的分析，挖掘数据中蕴含的行为模式、信用特征，捕捉历史信息和未来信用表现之间的关系，发展出预测性的模型，以一个信用评分来总和评估消费者未来的某种信用表现。

信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题将企业或个体消费者划分为能够按期还本付息(即“好”客户)和违约(即“坏”客户)两类。

具体作法是根据历史上每个类别(如期还本付息、违约)的若干样本,从已知的数据中找出违约及不违约者的特征,从而总结出分类的规则,建立数学模型,用于测量借款人的违约风险(或违约概率),为消费信贷决策提供依据。

1 基于Logistic回归分析的客户信用评价卡模型本文将采用 Logistic 逻辑回归分析方法对小额贷款公司的客户信用进行评价。

首先，建立信用评价模型，给出客户信用评分卡模型，并对客户样本进行初步分类预测。

下面的理论基础和变量选择都以该小额贷款公司为例。

1.1 建模的准备1.1.1 目标变量的定义研究的目标变量为客户是否具有“违约”行为，本文是以客户逾期未归还贷款定义为“违约”行为（即“坏”客户）。

1.1.2 定量指标的筛选方法第一种定量指标的筛选方法：用随机森林法寻找自变量中对违约状态影响最显着的指标。

第二种定量指标的筛选方法：计算变量间的相对重要性，并通过相对重要性的排序，获取自变量中对违约状态影响最显着的指标。

第三种定量指标的筛选方法：通过自变量间的广义交叉验证法，获取自变量中对违约状态影响最显着的指标。

评分卡模型

评分卡模型 Hessen was revised in January 2021评分卡模型0 引言信用评分模型是消费信贷管理中的先进的技术手段，是银行、信用卡公司、个人消费信贷公司、电信公司、水电服务公司、保险公司等涉及消费信用的企业实体最核心的管理技术之一。

被广泛应用于信用卡生命周期管理、汽车贷款管理、住房贷款管理、个人贷款管理、其他消费信贷管理等领域，在市场营销、信贷审批、风险管理、账户管理、客户关系管理等各个方面都发挥十分重要的作用。

信用评分模型运用先进的数据挖掘技术和统计分析方法，通过对消费者的人口特征、信用历史记录、交易记录等大量数据进行系统的分析，挖掘数据中蕴含的行为模式、信用特征，捕捉历史信息和未来信用表现之间的关系，发展出预测性的模型，以一个信用评分来总和评估消费者未来的某种信用表现。

信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题将企业或个体消费者划分为能够按期还本付息(即“好”客户)和违约(即“坏”客户)两类。

具体作法是根据历史上每个类别(如期还本付息、违约)的若干样本,从已知的数据中找出违约及不违约者的特征,从而总结出分类的规则,建立数学模型,用于测量借款人的违约风险(或违约概率),为消费信贷决策提供依据。

1 基于Logistic回归分析的客户信用评价卡模型本文将采用 Logistic 逻辑回归分析方法对小额贷款公司的客户信用进行评价。

首先，建立信用评价模型，给出客户信用评分卡模型，并对客户样本进行初步分类预测。

下面的理论基础和变量选择都以该小额贷款公司为例。

建模的准备目标变量的定义研究的目标变量为客户是否具有“违约”行为，本文是以客户逾期未归还贷款定义为“违约”行为（即“坏”客户）。

定量指标的筛选方法第一种定量指标的筛选方法：用随机森林法寻找自变量中对违约状态影响最显着的指标。

第二种定量指标的筛选方法：计算变量间的相对重要性，并通过相对重要性的排序，获取自变量中对违约状态影响最显着的指标。

金融贷款机构必备的《个人客户信用评分表》

从未借款 4
较低
低
2
0
较少
0
有不良纪录 -5
3000（含）～4000 6
家
5000（含）元以上
庭
家庭人均
9
情
月收入
况
1000（含）～2000
3
是否优质客户、
是
本行员工
3
客户类别与
本
行
关
存款余额
系
业务往来
其他借款情况
总分
白金卡客户 6
无
0 较高
6 频繁
4 有借款但已还清或
还款正常 6
评分标准
26～35 岁 4 女 2
已婚无子女 4
一般 3
大学本科 6
1、客户姓名： 2、性别 3、出生年月 4、省份证件及号码 5、工作单位 6、单位类别 7、单位经济情况 8、家庭地址 9、户口性质 10、文化程度 11、婚姻状况 12、职称 13、岗位性质 14、个人月收入 15、家庭月收入 16、家庭人口数 17、家庭人均收入 18、借款人健康状况
一、基本情况
个体经营户 2
较差 0
较差 -1
一般职员 1
初级 1
5000（含）～8000 10
1000（含）～2000 2
3000（含）～4000 5
三资外企 5
其他 1
政府公务员 2
4000（含）～ 5000 8
1000 元以下 1
2000（含）～ 3000 4
银卡客户 3
储蓄卡（信用卡）
2
一般 4
一般 2
二、个人客户信用评分表
二、客户信用评分表
项目
年龄
性别
婚姻状况

银行信贷信用评分表(P2P)

0 3 4.2 5.4 6.6 5.4 4.2 3 1.2 1.6 4.8 3.6 2.4 1.8 1 9.6 7.2 6 4.3 1.8 1.8 14.8 13.1
中级职称人员
7.2
12 初级职称
6
有执业资格
6
无职称、无执业资格
3
不确定
3
5年以上
3.6
7、现单位工作时间
3.6
3～5年（含） 1～3年（含） 1年（含）以下无单位
2.4 1.8 0.6
0
单位不确定
0
已婚有子女
3
已婚无子女
2.6
8、婚姻状况
3
丧偶未婚
2.4 2
离婚
1
不确定
1
国家机关公务员；事业单 1.8
金融机构员工（不含保险 1.4
武装警察部队、中国人民 1.2
9、配偶
国家机关、事业单位和国 1.1
职业 / 单 1.8 一般国有企业、上市公司 0.9
位
一般股份公司、私营企业 0.7
1.8
、国债、保险和其
持有我行华夏卡且续存期在2年以上
1
他信托理财产品。
新客户、其他客户或不确定 0
一年内在我行购买理财产品 30 万元（含）以上
5
一年内在我行购买理财产品 15 万元（含）以上
3.6
5
一年内在我行购买理财产品 10 万元（含）以上
待业人员、学生和职位不确定的其他人员
3
待业人员、学生和职位不确定的其他人员
0.5
二、偿债能力
40
自有

评分卡模型

1.2.4评分卡的创建
由逻辑回归的基本原理，我们将客户违约的概率表示为p，则正常的概率为1-p。因此，可以得到：
此时，客户违约的概率p可表示为：
评分卡设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的线性表达式来定义，即可表示为下式：
其中，A和B是常数。式中的负号可以使得违约概率越低，得分越高。通常情况下，这是分值的理想变动方向，即高分值代表低风险，低分值代表高风险。
而AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。
很多二元分类器会产生一个概率预测值，而非仅仅是0-1预测值。我们可以使用某个临界点（例如0.5），以划分哪些预测为1，哪些预测为0。得到二元预测值后，可以构建一个混淆矩阵来评价二元分类器的预测效果，如表2所示。所有的训练数据都会落入这个矩阵中，而对角线上的数字代表了预测正确的数目，即TP+TN。
表2ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ类结果混淆矩阵
预测
1
0
合计
实际
1
TruePostiveTP
False NegativeFN
Actual Postive(TP+FN)
0
False PostiveFP
Ture NegativeTN
Actual Negative(FP+TN)
合计
Predict positive(TP+FN)
Predicted Negative(FN+TN)

excel 评分卡模板

excel 评分卡模板如何创建和使用Excel评分卡模板评分卡是一种常用的风险评估工具，用于评估个人或企业的信用风险。

Excel评分卡模板是一种方便实用的工具，可以帮助我们快速创建和使用评分卡，以便更好地评估风险。

本文将一步一步地介绍如何创建和使用Excel评分卡模板。

第一步：确定评分卡的目的和主题在创建评分卡之前，我们需要确定评分卡的目的和主题。

评分卡可以用于评估个人的信用风险、企业的财务状况、项目的可行性等等。

选择一个明确的主题，有助于我们更好地构建评分卡模板。

第二步：确定评分项和权重评分卡的关键是确定评分项和权重。

评分项是用于评估风险的具体指标，例如个人的年收入、信用历史、还款记录等等。

权重是用于衡量评分项对最终评分的影响程度，通常以百分比表示。

确定评分项和权重需要专业知识和相关数据分析的支持。

第三步：创建评分卡模板在Excel中创建评分卡模板可以帮助我们系统地整理评分项和权重。

我们可以将评分项和权重分别列在不同的列中，并使用公式计算最终评分。

以下是一个评分卡模板的示例：评分项权重分数评分项1 10% =评分项1*权重1评分项2 20% =评分项2*权重2评分项3 30% =评分项3*权重3...总分=SUM(分数1:分数n)在每个评分项的分数列中，我们可以使用公式计算每个评分项的得分。

最后，在总分列中，我们可以使用SUM函数计算所有评分项的总分。

第四步：填写评分项和权重根据评估对象的具体情况，我们可以填写评分项和权重。

例如，在个人信用评分卡中，评分项可以是年收入、信用历史、还款记录等等，权重则是反映每个评分项对整体信用评分的重要程度。

填写评分项和权重需要根据实际情况进行调整和优化。

第五步：计算评分在填写完评分项和权重之后，我们可以通过计算公式自动计算每个评分项的得分，并得到最终的评分。

根据得分的高低，我们可以对评估对象进行风险分类或评级。

第六步：使用评分卡模板进行评估评分卡模板的使用非常简单，我们只需填写评估对象的相关信息，并根据评分卡模板中的计算公式即可得到评估结果。

浅议评分卡在优化个人信贷业务流程中的应用

浅议评分卡在优化个人信贷业务流程中的应用作者：高琳来源：《财经界·学术版》2011年第03期什么样的新产品对客户吸引力最强?应该是定义明确，设计新颖，定位准确的新产品，对客户吸引力最强；什么样的业务流程客户最满意？应该是最有利于顾客价值创造的业务流程，让客户最满意。

太阳每天都是新鲜的。

金融新产品、新流程、新市场、新效益，每天都日新月异，指望着我们去发现。

目前，个人信贷（以下简称“个贷”）业务快速增长，个贷市场竞争激烈，个贷环境不断变化，个贷业务步入了高速发展的黄金时代。

银行也应因势而变，优化个贷经营模式，突破传统审批流程，推行评分卡的运用，不断梳理和再造个贷新流程，加强工作流的研究与实践，等等一系列的举措才能取得较好的成效。

下面谈谈我对个贷流程优化的认识与建议。

一、评分卡上线后的个贷中心经营模式流程有四大优化点1、直线式流程，效率高个贷业务办理由原来“往返式”的流程，改造成“直线式”的流程后，效率提高了，资源节约了。

流程模式呈U形物理分布，基层网点只须受理客户申请，对于审批、抵押登记、放款、催收、档案管理和贷后服务均由个贷中心集中处理，有条件的网点还将贷款调查逐步向个人贷款中心集中，这种中后台高度集中的直线式流程使客户经理从繁重的录入、抵押登记、催收等工作中解脱出来，他们可将全部精力去营销、拓展业务。

2、标准化流程，高效稳定评分卡的运用将有利于建立个贷中心的标准化体系，将进一步实现个贷业务流程的标准化，审批尺度的标准化，将使银行在市场竞争中迅速准确地制订相关政策，在个贷市场中主动有序地应对各种需求变化，保证个贷业务流程高效稳定地运转。

3、部门服从流程，机制灵活高效以“流程”为中心，部门为流程而定，部门随流程而变。

即先设计好个贷的各项业务流程后，再根据流程的需要设置相应的职能部门，将目前分拆开来的部门进行归并和整合，取消了对流程运行不利的多余、重叠的环节部门。

以个贷审批环节为例，设立个贷审批中心，推行一级审批制，将过去的层层审核，变为“一级审批”，即直接报有审批权限的机构进行审批决策，从而大大减少审批环节，缩短了流程周期。

LendingClub贷款业务信用评分卡建模

LendingClub贷款业务信⽤评分卡建模⽬前，国内外对个⼈信⽤风险评估模型的研究⽅法，是通过⽤户的历史⾏为（如历史数据的多维特征和贷款状态是否违约）来训练模型，通过这个模型对新增的贷款⼈“是否具有偿还能⼒，是否具有偿债意愿”进⾏分析，预测贷款申请⼈是否会发⽣违约贷款。

主要有两种⽅法：以Logistic 回归模型为代表的传统信⽤风险评估⽅法；以⽀持向量机、神经⽹络、决策树等机器学习理论为代表的新型信⽤风险评估模型。

本⽂『以Logistic 回归模型建⽴信⽤评分卡模型』⽅法对 Lending Club 公司贷款业务进⾏信⽤卡评分建模，通过模型预测贷款⼈是否会违约，达到最⼩化风险的⽬的。

其原理是将模型变量 WOE 编码⽅式离散化之后运⽤ logistic 回归模型进⾏的⼀种⼆分类变量的⼴义线性模型。

⼀般地，我们将模型⽬标标量 1 记为违约⽤户，⽬标变量 0 记为正常⽤户。

原始数据来源：原始时间跨度：2007-2015原始数据维度：226万 * 145本项违约定义：违约16天及其以上（d_loan = [ "Late (16-30 days)" , "Late (31-120 days)"，"Charged Off" , "Default", "Does not meet the credit policy.Status:Charged Off"]）模型时间窗⼝：由于数据量较⼤，时间跨度过长，故选择2016、2017 两年的数据进⾏后续建模（数据877986*145）。

对 Lending Club 公司业务前期分析：Lending Club 公司2007-2018贷款业务初步分析：Lending Club 公司2007-2018贷款业务好坏帐分析：1. 数据清洗1.1 删除变量1. 删去缺失率⼤于 25% 变量（44个变量）2. 删去取值只有⼀个的变量,同⼀性很⼤的变量（17个变量）3. 删去⼀些⽆⽤变量，例如⼀些贷后数据，如下图1.2 删除记录缺失25% 特征信息的记录（1条记录）剔除包含异常值的记录1.3 填充空值缺失值标⽰为⼀类，将字符型缺失数据填充 'UnKnown'众数填充，将数值型缺失数据⽤众数填充清洗后数据量：数据877985*712. 数据分箱2.1 数据分箱⽅法数据分箱的⽅法可以分为：有监督分箱和⽆监督分箱。

评分卡模型评估方法

评分卡模型评估方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：评分卡模型是银行和金融机构常用的信用评估工具，它通过对个人或企业的信息进行数学建模和评分，帮助机构准确地评估借款人的信用风险。

评分卡模型的建立和评估是一个复杂且需要一定经验的过程，需要考虑模型的准确性、稳定性和可解释性。

评分卡模型的评估方法有很多种，其中比较常用的包括ROC曲线、KS值和模型AUC值等指标。

ROC曲线是接收者操作特征曲线的缩写，它通过绘制以不同阈值为判断标准的真正例率（True Positive Rate）和假正例率（False Positive Rate）的曲线，来评估模型的准确性。

ROC曲线下的面积即AUC值，AUC值越接近1，代表模型的准确性越高。

除了ROC曲线和AUC值，KS值也是评估评分卡模型的常用指标。

KS值是模型对不同信用风险客户的区分能力，通俗来讲就是在不同阈值下，模型对好客户和坏客户的区分程度。

KS值越高，代表模型的区分能力越强。

在评估评分卡模型时，还需要考虑模型的稳定性和可解释性。

模型的稳定性指的是模型在不同时间段或不同数据集上的表现是否稳定，即使在不同数据集上也能够保持一定的准确性；而模型的可解释性是指模型的每个变量对于最终评分的影响程度是否容易理解和解释。

除了以上的指标外，还可以通过对模型的PSI值进行评估来检验模型的稳定性。

PSI（Population Stability Index）是用来度量两个不同时间点或不同数据集之间的分布变化程度，PSI值越小代表两者之间的差异越小，模型的稳定性越高。

在评估评分卡模型时，需要综合考虑以上指标和方法，以确保模型的准确性、稳定性和可解释性。

还可以通过交叉验证、样本外验证等方法，对模型进行进一步评估和验证，以提高模型的可靠性。

只有在经过严格的评估和验证之后，评分卡模型才能真正发挥其在信用评估和风险控制中的作用。

第二篇示例：评分卡模型是一种用于评估个人或机构信用风险的工具。

贷款评分表(初稿)

个人贷款若干规定
一、以借款人资信情况确定贷款额度
对借款人的资信情况进行评定评分(见附件1),根据评定评分情况确定贷款限额标准。

资信评分和贷款额度的对应关系分为四个档次：
一档：60分以下，贷款限额为万元；
二档：61-70分，贷款限额为万元；
三档：71-80分，贷款限额为万元；
四档：81分以上，贷款限额为万元。

若借款人申请贷款的额度等于或小于资信评分相对应的档次，则不需提供保证人担保。

二、借款人申请贷款的最高限额
借款人申请贷款金额若超出评分所给额度，需要风控根据具体情况给出方案。

三、保证人的条件
1、有完全民事行为能力且具有本城镇常住户口或有暂住证，能提供完整的身份证明；
2、具有稳定的职业和收入，有替借款人偿还贷款本息的能力；
3、一个保证人只能为一个借款人提供担保。

保证人和
借款人之间不能相互担保，同时借款。

四、借款人提前还贷的时间
借款人在正常履行《借款合同》一年以上者可申请提前偿还部分贷款本金和全部贷款本息。

（参考具体产品要求）
附件1
客户贷款资信评分表。

个人抵押贷款资质评分表

个人抵押贷款资质等级评分表借款人：时间：
人借款本年度逾期次数。

信用分数对应的信用级别：
说明：
1、A级：表示债务人能够极好的债务安全保障。

尽管各种各样的债务保护因素可能发生变化，但这些变化不大可能损害债务人相当稳定的偿债能力。

2、B级：表示债务人能够提供很好的债务安全保障。

他们比A级债务人的级别低，只是因为存在其他因素使长期风险比A级债务人稍高。

3、C级：表示债务人能够提供必要的债务安全保障。

然而从长时期来看，可能缺乏一些保护因素或某些保护因素不可靠。

4、D级：表示债务人债务安全保障是不可靠的。

他们承担债务的能力中等，不能很好地保证将来偿还债务，质量的不确定性是这一等级债务的突出特征。

5、E级：表示债务人债务安全保障较差。

从长期来看，他们按时偿付债务的能力可能不充足。

个人信用评分模型

个人信用评分表 1、保障支持最高得分为15分(1)住房权利最高得分为8分无房 0分租房 2分单位福利分房 4分所有或购买 8分(2)有无抵押最高得分为7分有抵押 7分无抵押 0分2、经济支持最高得分为34分(1)个人收入最高得分为26分月收入6000元以上 26分月收入3000元～6000元 22分月收入2000元～3000元 18分月收入1000元～2000元 13分月收入300元～1000元 7分(2)月债务偿还情况最高得分为8分无债务偿还 8分10元～100元 6分100元～500元 4分500元以上 2分3、个人稳定情况最高得分为27分(1)从业情况最高得分为16分公务员 16分事业单位 14分国有企业 13分股份制企业 10分其他 4分退休 16分失业有社会救济 10分失业无社会救济 8分(2)在目前住址时间最高得分为7分6年以上 7分2年～6年 5分2年以下 2分(3)婚姻状况最高得分为4分未婚 2分已婚无子女 3分已婚且有子女 4分4、个人背景最高得分为24分(1)户籍情况最高得分为5分本地 5分外地 2分(2)文化程度最高得分为5分初中及以下 1分高中 2分中专 4分大学及以上 5分(3)年龄最高得分为5分女30岁以上 5分男30岁以上 4.5分女30岁以下 3分男30岁以下 2.5分(4)失信情况最高得分为9分未调查 0分无记录 0分一次失信 0分两次以上失信 -9分无失信 9分其他可参考的评分指标项目：1、工作年限(10分)5年以下：2分；6-10年：5分；11-20年：8分；20年以上：10分。

2、债务占资产比例(10分)0%：10分；<15%：5分；15%-50%：2分；>50%：-5分。

3、循环信用透支账户个数（5分）0：5分；1-2：3分；3个：0分；>5个：-5分。

4、信用额度使用率（5分）0-15%：5分；16-50%：3分；50%-80%：0分；>80%：-5分。

个人贷款评级表和农户授信额度评分模型

1.是10分
2.否0分
是否是信用社股民
10
是指借款人是否是信用社的股民
1是10分
2否0分
说明:个人贷款信用等级分为优秀、较好、一般三个信用等级，按照信用等级评定标准评定。其中，得分在90分以上的为优秀客户，得分在80-90分的为较好客户；得分在80分以下的为一般客户。
个人贷款授信额度测算模型
资产情况
1稳定，还贷有保障20分
2.不稳定，还贷没保障0分
变现能力
20
是指借款人归还贷款的能力和履约情况
1到期主动归还20分
2催收一次归还15分
3多次催收归还5分
其他重要因素
10
是指借款人有无其他不良记录，包括他行逃废债，他行不良贷款等。
1有0分
2无10分
是否按贷款用途使用贷款
10
是指借款人是否按照合同签订的贷款用途使用贷款，有无参与他人垒用贷款行为
个人贷款信用等级评分表
指标
分值
指标解释
评分标准
得分
合法性
10
是指借款人的身份是否合法，主要包括家庭关系
1.家庭和睦10分
2.家庭不和睦0分
3.一般5分
安全性
20
是指借款人，以及借款人的家庭成员是否有违法乱纪行为
1家庭成员有违法记录(0分)
2家庭成员没有违法记录（10分)
充足性
20
是指借款人是否有稳定的还款来源
授信额度
说明:授信额度= (资产合计-负债合计-担保合计)*资信权重
其中资信权重优秀0.8-0.9良好0.6-0.7一般0.5-0.6
固定资产
房屋
自建房
住宅
商服
车辆
大、中型车辆

信用评分卡介绍

信用评分卡信用评分是指根据银行客户的各种历史信用资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数，根据客户的信用分数，授信者可以通过分析客户按时还款的可能性，据此决定是否给予授信以及授信的额度和利率。

虽然授信者通过人工分析客户的历史信用资料，同样可以得到这样的分析结果，但利用信用评分却更加快速、更加客观、更具有一致性。

一、引进信用评分卡的目的及意义1、由于零售信贷业务具有笔数多、单笔金额小、数据丰富的特征，决定了需要对其进行智能化、概率化的管理模式。

信用评分模型运用现代的数理统计模型技术，通过对借款人信用历史记录和业务活动记录的深度数据挖掘、分析和提炼，发现蕴藏在纷繁复杂数据中、反映消费者风险特征和预期信贷表现的知识和规律，并通过评分的方式总结出来，作为管理决策的科学依据。

2、目前国内大多数银行信用卡部门采取人工审批作业形式，审批依据是审批政策、客户提供的资料及审批人员的个人经验进行审批判断，存在以下问题：（1）信审人员对申请人所提交申请资料真实性的认定基本依赖于受理申请资料的信贷业务员的职业操守和业务素质，审批人员对申请人资料的核实手段基本依赖于电话核查，对申请核准与否基本依赖于自己的信审业务经验，授信审查成本高、效率低而又面临很大的欺诈风险，这种状况很难应对年末所谓的“行业旺季”中大规模集中的小额贷款业务需要。

（2）审批决策容易受主观因素影响、审批结果不一致，审批政策调控能力相对薄弱。

（3）不利于量化风险级别，无法进行风险分级管理，影响风险控制的能力及灵活度，难以在风险与市场之间寻求合适的平衡点。

（4）审批效率还有较大提升空间。

3、信用评分卡具有客观性，它是根据从大量数据中提炼出来的预测信息和行为模式制定的，反映了借款人信用表现的普遍性规律，在实施过程中不会因审批人员的主观感受、个人偏见、个人好恶和情绪等改变，减少了审批员过去单凭人工经验进行审批的随意性和不合理性。

4、信用评分卡具有一致性，在实施过程中前后一致，无论是哪个审批员，只要用同一个评分卡，其评估和决策的标准都是一样的。

房贷申请评分卡模型、行为评分卡模型评估效果分析

房贷申请评分卡模型、行为评分卡模型评估效果分析
房贷申请评分卡模型和行为评分卡模型的评估效果分析，是对该模型在实际应用中的准确性和可靠性进行评估的过程。

评估效果分析常用的指标有：
1. 准确性指标：包括正确率、误差率、精确度、召回率等，用于评估模型的分类准确性和错误率。

2. 区分度指标：包括KS值（Kolmogorov-Smirnov statistic）和GINI系数等，用于评估模型在不同分数区间的区分能力。

3. 稳定性指标：包括PSI（Population Stability Index）和Woe值变化等，用于评估模型在不同时间段或不同数据集上的稳定性。

具体分析步骤如下：
1. 数据准备：根据评分卡模型的数据需求，准备样本数据集，包括特征变量和目标变量。

2. 模型应用：利用训练集进行评分卡模型的建模，并将模型应用于测试集进行预测。

3. 准确性评估：计算模型的准确性指标，如正确率、误差率、精确度、召回率等，并绘制混淆矩阵进行结果分析。

4. 区分度评估：计算模型的KS值和GINI系数，并根据评估结果进行模型的调整和优化。

5. 稳定性评估：计算模型在不同时间段或不同数据集上的PSI和Woe值变化，并分析模型的稳定性情况。

评估结果的分析和解释，可以帮助判断模型的优劣和是否适用于实际业务需求，并进一步优化和改进模型。

需要根据具体业务场景和数据特点，选择合适的评估指标和方法进行分析。