個人信用評估模型在風控流程中的應用
信審決策流程一般包含基礎信息校驗，反欺詐環節和授信給額等環節。本期我們將簡單分享授信給額環節中的個人信用評估模型的相關知識。
什麼是信用評估模型？
評估模型在實踐中有哪些應用？
神祕的信用模型「黑盒子」是如何評估個人風險等級的？
機構如何應用信用評估模型開展業務？
且細看下文，讀懂答案。
信用評估模型的含義
個人信用評估模型通過採集個人的歷史多維數據，採用一定的建模方法抽取特徵變數來預測個人未來的違約風險，廣泛地應用於信用卡申請、消費分期、免押金租賃等領域。常見的應用實例，如共享單車免押金，購物分期白條業務和信貸資產評估等。
打開神祕的「黑盒子」
信用評估模型是如何評估個人的違約風險的？
其實祕密就是在於多維海量的數據，下圖為標準的大數據信用評估圖。
從上圖我們可以看出，最頂層的數據和違約風險強關聯，數據較為規範，但數量級較少，無法覆蓋到無徵信記錄的人羣的信貸需求，從金字塔的頂部往下看，數據和違約風險的相關性逐漸減弱，但是數據的量級逐級上升，數據呈現出碎片化和非結構化的特徵越明顯。從數以萬計的數據中抽取特徵維度來預測個人的違約風險成為大數據信用模型的一個顯著特徵。
以拍拍信信用評估模型而言，模型從基本信息類、歷史信用類、消費行為類和社交維度類等維度來評估個人的信用狀況，輸出相對逾期概率、風險等級和模型評分來支持信貸機構進行決策。
信用評估模型的應用
信貸機構該如何在業務中應用信用評估模型？
信用評估模型可用於流量監控、自動化決策和風險定價等方面，詳見下圖所示。下面以一個案例來講解信用評估模型在業務流程中的應用。
舉例分析
甲公司從事的分期業務面臨以下問題：
（1）不同渠道的流量質量參差不齊，流量轉化成本高；
（2）自動化比例低，大量人工審核導致申請耗時較長，用戶體驗差；
（3）審批通過率及風險指標表現不佳。
拍拍信基於甲公司現狀採取優化措施：
1、梳理甲公司當前的風控決策流程，量化第三方認證環節和反欺詐環節的數據，引入風險決策平臺配比自動化決策和人工審核的比例，加快甲公司的決策時效，同時培養風控人員結合自身經驗和決策平臺的數據指引發現風險暗點，逐步過渡到全自動化決策流程。
2、根據甲公司自身風險指標優化迭代信用模型，例如，甲公司將當前逾期X天及以上作為target，拍怕信基於甲公司的數據和第三方數據優勢，抽取特徵變數建立評估模型，將甲公司的用戶按照風險評級進行分組，如下表所示。
流量監控：
甲公司將通過認證和反欺詐環節的用戶進行模型評分，根據評分劃分成不同的風險等級，甲公司建立不同流量渠道的人羣的用戶畫像，制定靈活的流量採購價格策略，提高自身的議價能力和降低轉化成本。
自動化決策：
甲公司將評級A-C的用戶切到自動決策流程，將D-F的用戶採取機器抓取風險暗點+人工快審的方法，機器自動過濾掉G-I評級的用戶，提高了決策的速度，用戶體驗逐漸改善。
風險定價：
甲公司根據不同的風險等級和對應target佔比，估算出每個風險等級可以支撐的成本，根據用戶評級採取不同的信貸利率定價策略，滿足不同人羣的借貸需求，同時設計出不同額度和週期的產品滿足用戶的需求，增加老用戶的使用粘性。
以上就是本期的信用評估模型的應用介紹，咱們下期見，如果貴公司也面臨甲公司存在的問題，歡迎通過官網聯繫我們。?
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