风控模型
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逻辑归类到基础信息评分配置表中,按照基础信息评分划分的几大维度进行系统自动评分,评分范围为9 分~256分,ຫໍສະໝຸດ Baidu分为3个区间,分数越高,则评级结果越佳;
(3)信用规则配置指申贷主体在第二环节之后,系统自动对抓取的借款自然人的个人信用报告进行 析,将解析结果的各个字段进行归类、重整、并按照逻辑填充在信用评分表中,评分范围为0分~100分, 分数越低,则说明借款人的信用评级结果越佳;
控制部 8年3月25日
(6)息费率规则配置指借款主体通过了风控模型的所有规则配置,在进行最后一轮的打分测算,按 最终给定的结果确定借款利息及管理费区间。
编制部门:风险控制部 编制日期:2018年3月25日
信用规则 评级报告
金贷款
则配置、息费率规则配置;
系统数据明细》、《公检法
进行过滤及筛选,满足准入 调查表的各类信息抓取并按 统自动评分,评分范围为98 然人的个人信用报告进行解 ,评分范围为0分~100分, 信网、被执行人网、裁判文 成,并自动进行打分,分数 度营业收入进行平均化与年 授信额度,然后在两者之间 最后一轮的打分测算,按照
(4)涉诉规则配置指申贷主体在通过第三环节之后,风控系统自动对从失信网、被执行人网、裁判 书网抓取到的借款主体的涉诉记录进行字段解析,将解析结果依照规则配置完成,并自动进行打分,分数 范围为0分~580分,分数越高,则说明评级结果越糟糕;
(5)经营数据规则配置主要从业务数据进行系统化处理,将借款主体的年度营业收入进行平均化与 度化测算,并按照月度数据给定第二额度,将BI数据按照70%的比例给定第一授信额度,然后在两者之间 按照最低值确定授信额度;
涉诉网络查询渠道》、《基础进件清单》审批人员手动输入等;
模型运算原理: (1)准入规则根据系统自动从借款申请表、尽职调查表等抓取的数据自动进行过滤及筛选,满足准
项则自动进入下一个运算环节,满足禁入项则自动驳回借款申请; (2)信息评分配置是指申贷主体通过准入规则之后,自动将申请表、尽职调查表的各类信息抓取并
准入规则 涉诉规则
风控模型
材料评分
信息评分
物流指数
经营数据
信用规则 评级报告
授信模型——小微物流企业流动资金贷款
模型规则类型: 准入规则配置、信息评分配置、信用规则配置、涉诉规则配置、经营数据规则配置、息费率规则配置
模型数据来源: 申贷主体《借款申请表》、《尽职调查表》、《个人征信报告》、《BI业务系统数据明细》、《公检
(3)信用规则配置指申贷主体在第二环节之后,系统自动对抓取的借款自然人的个人信用报告进行 析,将解析结果的各个字段进行归类、重整、并按照逻辑填充在信用评分表中,评分范围为0分~100分, 分数越低,则说明借款人的信用评级结果越佳;
控制部 8年3月25日
(6)息费率规则配置指借款主体通过了风控模型的所有规则配置,在进行最后一轮的打分测算,按 最终给定的结果确定借款利息及管理费区间。
编制部门:风险控制部 编制日期:2018年3月25日
信用规则 评级报告
金贷款
则配置、息费率规则配置;
系统数据明细》、《公检法
进行过滤及筛选,满足准入 调查表的各类信息抓取并按 统自动评分,评分范围为98 然人的个人信用报告进行解 ,评分范围为0分~100分, 信网、被执行人网、裁判文 成,并自动进行打分,分数 度营业收入进行平均化与年 授信额度,然后在两者之间 最后一轮的打分测算,按照
(4)涉诉规则配置指申贷主体在通过第三环节之后,风控系统自动对从失信网、被执行人网、裁判 书网抓取到的借款主体的涉诉记录进行字段解析,将解析结果依照规则配置完成,并自动进行打分,分数 范围为0分~580分,分数越高,则说明评级结果越糟糕;
(5)经营数据规则配置主要从业务数据进行系统化处理,将借款主体的年度营业收入进行平均化与 度化测算,并按照月度数据给定第二额度,将BI数据按照70%的比例给定第一授信额度,然后在两者之间 按照最低值确定授信额度;
涉诉网络查询渠道》、《基础进件清单》审批人员手动输入等;
模型运算原理: (1)准入规则根据系统自动从借款申请表、尽职调查表等抓取的数据自动进行过滤及筛选,满足准
项则自动进入下一个运算环节,满足禁入项则自动驳回借款申请; (2)信息评分配置是指申贷主体通过准入规则之后,自动将申请表、尽职调查表的各类信息抓取并
准入规则 涉诉规则
风控模型
材料评分
信息评分
物流指数
经营数据
信用规则 评级报告
授信模型——小微物流企业流动资金贷款
模型规则类型: 准入规则配置、信息评分配置、信用规则配置、涉诉规则配置、经营数据规则配置、息费率规则配置
模型数据来源: 申贷主体《借款申请表》、《尽职调查表》、《个人征信报告》、《BI业务系统数据明细》、《公检