從事銀行信貸金融科技服務(wù)七年多的時(shí)間，對于信貸業(yè)務(wù)的貸前、貸中、貸后流程中涉及到的模型簡單分享下：

貸前環(huán)節(jié)：

針對新增客戶：

客戶篩選策略模型
反欺詐模型

針對存量客戶：

高價(jià)值客戶挖掘模型

共用的模型還包括：

智能推薦模型
違約概率模型
打分卡模型

貸中環(huán)節(jié)：

預(yù)授信模型
授信評分模型

貸后環(huán)節(jié)：

行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)模型：對于行業(yè)屬性較強(qiáng)的在貸前和貸中環(huán)節(jié)同樣需要
貸后預(yù)警模型：會(huì)包含違約概率模型

以上模型，目前的實(shí)現(xiàn)方式基本包括以下幾類：

（1）結(jié)合數(shù)據(jù)（內(nèi)外部）進(jìn)行單一或交叉評判，并賦予好、壞、或評分（累加）
（2）構(gòu)建指標(biāo)規(guī)則庫（規(guī)則引擎），并對規(guī)則結(jié)果進(jìn)行是否或?qū)哟闻袛?#xff0c;賦予分值和權(quán)重，得出權(quán)重得分及等級評級
（3）通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，不斷輸入樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行監(jiān)督或無監(jiān)督循環(huán)優(yōu)化，即通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方式得出最優(yōu)算法模型，進(jìn)行相應(yīng)計(jì)算或評價(jià)
（4）專家經(jīng)驗(yàn)+數(shù)理模型，實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與智能技術(shù)的結(jié)合，達(dá)到仿生學(xué)的程度，更加有效和精準(zhǔn)
（5）在（4）的基礎(chǔ)上催生更加高效的模型，自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)，智惠評判

目前行業(yè)發(fā)展來看，主要集中在（1）—（3）的階段，未來則需要更多的資深業(yè)務(wù)專家、技術(shù)專家進(jìn)行緊密協(xié)作或跨界創(chuàng)新，而初階的技術(shù)研發(fā)實(shí)現(xiàn)，則會(huì)不斷下沉、外包，或者自動(dòng)實(shí)現(xiàn)（固定的標(biāo)準(zhǔn)組件等）。

以上僅為個(gè)人淺見，歡迎大家批評指正。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的关于信贷业务中常用的模型说明的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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