学习评分卡Gini指标?这篇看完就够了!

1、评分卡集：Gini值小于0.3，模型可能有待优化； 0.3至0.35之间，模型表现一般，仍有提升空间； 0.35至0.5，模型区分能力较好，可接受； Gini大于0.5，可能存在过拟合风险，需警惕。对于行为评分卡集，Gini值可能会更高，通常建议保持在0.6以下。

2、变量分组和信用分数之间是靠模型联系在一起的，SAS 使用的是 Logistic 回归模型，这是工业界常用的一种算法。以某信贷机构评分卡为例。我们千辛万苦搞定变量分组，引入了能够和评分卡性能提升扯上关系的 WOE，但我们发现这还不够，还得引入模型，而模型的好坏又间接地影响了评分卡性能。

3、为了确保模型的准确性和稳定性，我们会采用多种检验方法和标准，如K-S指标、交换曲线、AR值、Gini数等。例如，K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值，具体标准为：如果K-S大于40%，模型具有较好的预测功能，发展的模型具有成功的应用价值。

4、平衡计分卡是从财务、客户、内部运营、学习与成长四个角度，将组织的战略落实为可操作的衡量指标和目标值的一种新型绩效管理体系。目的就是要建立“实现战略制导”的绩效管理系统，从而保证企业战略得到有效的执行。平衡计分卡所包含的五项平衡：财务指标和非财务指标的平衡。

银行对客户风险评估的方法是怎样的

1、其实评分卡和评级系统只是工具，银行评估风险主要靠上门调查，客户经理，信贷经理，风险经理各司其职。上门看企业经营情况，与企业实际控制人交谈了解企业发展前景，查看销售合同以及各类单据。然后定义这个企业适不适合开展信贷，以及能够开展多少信贷金额。

2、风险评估在风险事件发生之前或之后（但还没有结束），该事件给人们的生活、生命、财产等各个方面造成的影响和损失的可能性进行量化评估的工作。即，风险评估就是量化测评某一事件或事物带来的影响或损失的可能程度。

3、客户是否有尚未清偿的数额较大的债务。客户可用于投资的资产数额（包括金融资产和不动产）。还有针对相关的客户投资的知识和投资经验。

4、银行理财风险评估怎么做 投资者首次进行风险评估一般都需要本人前往银行柜台操作，二次评估则可通过手机银行或网上银行进行线上评估。各银行风险评估的测试内容虽存在细微差异，但也大同小异。风险评估所填信息大致包括投资者的年龄、月薪、投资经验等。

5、风险评价的方法在很大程度上取决于管理者的主观因素，不同的管理者对同样货币金额的风险有不同的评价方法。这是因为相同的损益对于不同地位、不同处境的法人具有不同的效用。所谓效用，是指利益或收益存在于主体心目中的满足欲望或需要的能力。

6、银行客户经理在贷前调查中小企业时，主要查看客户风险的方面包括： 确认企业法人真实性和合法性。 评估企业信用状况。 考察企业生产经营情况。 了解企业的纳税情况。 核实保证人或物的真实性、合法性和合规性。

行为评分卡的应用范围

1、风险评分体系分为A、B、C三类：A卡负责贷前审批风险识别，B卡作为贷中行为评分，实时监控放贷后的风险变化，而C卡则在贷后预测逾期催收可能性。特别地，B卡模型通过区分新老客户，引入还款周期长产品的样本，强化行为与风险的关联。

2、行为评分卡可以在客户每次提款支用的时候进行评分，也可以定期每月（季）进行批量评分，取决于业务种类和金融机构的策略。如果行为评分较低，机构可以对额度降低或者冻结额度，提前结清款项等。催收评分卡 催收评分卡面向的是已经出现逾期的客群，评估客户未来一定时间内可以回款的概率。

3、B卡（Behavior Score Card），行为评分卡 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。

4、评分卡是基于客户全方位的数据，用统计学习的方法建立的量化客户风险的工具，可以应用于多种金融风控场景进行风险管控。 一般传统评分卡的呈现方式为（示例）： 通过评分卡，客户可以有一个分数代表客户的信用风险水平，一般情况下分数越高信用资质越好。芝麻信用分，微信支付分都是一种评分卡。

5、零售行为评分主要包括信用卡行为评分和个贷行为评分。信用卡行为评分决策。最新题库，考前【黑钻押题】， 信用卡行为评分卡通过分析客户使用信用卡的历史数据，建立模型对客户进行评分，并计算出客户的影子额度。个贷行为评分决策。个贷行为评分通过分析客户的还款行为信息，对客户进行评分。

6、行为评分卡模型，即B卡，洞察客户需求，个性化推荐产品，提升交叉销售和提额效果。交易反欺诈模型，监控交易异常行为，防范羊毛党等不法行为。而贷后催收阶段，我们的目标是更精细化管理：早期催收预警模型，预警轻度逾期，减少人工干预，节省成本。还款率预测模型，预测催收效果，为策略制定提供数据支持。

信用评分工具

综合评分怎么查询 你好，可以通过手机查询，我们先打开支付宝，在搜索框里输入福瑞数据，然后金瑞该功能进行查询。填写我们的个人信息，然后点击确认查询，这时我们就可以看见我们的信用分数是多少了。

首先，洋钱罐征信的数据来源主要是支付宝的交易记录，如果用户没有在支付宝平台上进行过消费，那么征信的数据就会相对不够准确。其次，洋钱罐征信只是提供了一份个人信用报告，这份报告并不能代替银行征信，因此用户在进行一些金融业务时还需参照银行征信报告。

点击查询，输入信息即可查询到自己的征信数据，该数据源自全国2000多家网贷平台和银联中心，用户可以查询到自身的大数据与信用情况，可以获取各类指标，查询到自己的个人信用情况，网黑指数分，黑名单情况，网贷申请记录，申请平台类型，是否逾期，逾期金额，信用卡与网贷授信预估额度等重要数据信息等。

在现代社会中，信用成为了衡量个人和企业的重要标准之一。而芝麻信用作为中国最大的信用评估机构之一，其信用评分系统已经成为了人们获取信用信息和进行信用交易的重要工具。在芝麻信用评分中，750分被视为一个重要的分水岭，代表着信誉优秀和信任有力。

芝麻信用评分是在用户授权后，支付宝芝麻信用基于各维度的信息（涵盖金融借贷、转账支付、投资、购物、出行、住宿、生活、公益等场景），通过人工智能、云计算等客观地呈现个人信用的综合评分，用于预测个人在信用行为中的违约率。一般来说，芝麻信用评分越高，守信履约的概率越高。

评分卡模型是什么?主要有哪几种类型?

信用评分模型是近年来兴起的一种为了保障银行和其他金融部门的金融安全而设立的一种关于人身金融权限的划定模型。该模型指根据客户的信用历史资料，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，来决定客户所可以持有的金额权限，从而保证还款等业务的安全性。

在银行的评分卡系统中主要采用逻辑回归模型和决策树模型。逻辑回归模型：逻辑回归是评分卡中最常用的建模方法之一。将多个变量的影响转化为一个分值，便于银行评判客户信用风险。决策树模型：决策树模型是一种可解释性强的模型，将客户的各项信息进行分类和排序，从而评估客户信用风险。

通常情况下，评分卡有三种：申请评分卡（Application Scorecard）， 行为评分卡（Behavior Scorecard）和催收评分卡（Collection Scorecard）， 即A卡、B卡和C卡，在信贷的不同阶段具有不同的用途。