在之前文章中，我們提到一份完整的征信報告包括的內容，具體報告內容如下：

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細細梳理，任何關于一份征信的內容，主要包括的內容如下：

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以上三個模板的字段信息，我們進一步梳理成一下具體的變量細則，對應輸出的變量的名稱與變量的邏輯如下：

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貸款方面

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貸款方面的數據，根據征信的情況，可以按照逾期的狀態跟逾期的天數交叉結合成不同時間切片的數據，具體我們可以衍生出以下的變量的邏輯，即為多長時間內，還款記錄中逾期狀態的出現某狀態的次數，以下我們舉例說明：

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1.貸款最近3個還款期出現M1(逾期1-30天)或以上的記錄次數：

ap_pbc_loanlist(row)貸款明細中，每筆貸款做以下條件判斷，返回滿足條件的次數（每筆求和）；

條件為：最近三個月還款記錄是否出現>=1

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2.貸款最近3個還款期出現M2(逾期31-60天)或以上的記錄次數：

ap_pbc_loanlist(row)貸款明細中，每筆貸款做以下條件判斷，返回滿足條件的次數（每筆求和）；

條件為：最近三個月還款記錄是否出現>=2

....

3.貸款最近6個還款期出現M1(逾期1-30天)或以上的記錄次數：

ap_pbc_loanlist(row)貸款明細中，每筆貸款做以下條件判斷，返回滿足條件的次數（每筆求和）；

條件為：最近六個月還款記錄是否出現>=1

….

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貸記卡方面

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類比貸款的內容，將貸記卡的信息，也按照時間跟逾期的狀態衍生出以下方面的內容：

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1.貸記卡最近3個還款期出現M1(逾期1-30天)或以上的記錄筆數:

ap_pbc_creditlist（row）信用卡明細中，每張貸記卡做以下條件判斷，返回滿足條件的次數（每筆求和）；

條件為：最近三個月還款記錄是否出現>=1

……

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2.貸記卡最近3個還款期出現M3(逾期61-90天)或以上的記錄次數

ap_pbc_creditlist（row）信用卡明細中，每張貸記卡做以下條件判斷，返回滿足條件的次數（每筆求和）；

條件為：最近三個月還款記錄是否出現>=2

……

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其他方面

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征信數據中，其他方面的數據有一部分是包括在貸款跟貸記卡的信息里面，但因為這些變量在做規則和模型中，信息熵大，所以單獨拎出來做成某些規則：

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1.是否有未結清汽車貸款且最近3個月有過逾期:

ap_pbc_loanlist(row)貸款明細中account_state_name賬戶狀態<>結清+loan_type_name貸款類型=個人汽車貸款+近三個月逾期（邏輯為非N,*)

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2.未結清貸款筆數:

取ap_pbc_shareanddebtsum(row)中，share_name=未結清貸款時，account_count的值

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3.當前是否有未結清助學貸款:

ap_pbc_loanlist(row)貸款明細中 account_state_name賬戶狀態<>結清+loan_type_name貸款類型=個人助學貸款

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最后本篇文章所提及的征信報告以及對于的征信的數據變量字段，我們都梳理成具體的字段都統一上傳到知識星球上，大家可以上去查閱，謝謝。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的人行征信报告（上）——一代征信报告的变量梳理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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