信贷风控新纪元：行为评分建模的魅力和挑战

行为评分建模，本质上是精准预测和管理客户信贷行为的科学方式，自20世纪80年代诞生以来，它已经成为信贷风控领域的重要工具。行为评分建模的革命性在于它不仅关注申请者的违约风险，而且通过分析消费者的历史支付和购买行为，为贷款机构提供更全面、细致的信用评估。

▍行为评分建设思路

行为评分建模的力量来源于其对数据的深度挖掘。建模过程主要基于老客户的数据，因为他们具有长期的还款记录，为预测未来信贷行为提供了丰富的信息。另一方面，行为评分卡的应用需结合产品期限来考虑，例如，6期产品的表现期可能定为第三个月，而12期产品的表现期可能定为第六个月。这种灵活性使行为评分卡能够更精准地预测和管理各种信贷产品的风险。

行为评分建模的实施步骤涵盖数据分析、模型设计、数据准备、细分分析、模型建立和验证。这个过程需要借助统计和机器学习工具，以确保结果的准确性，并真实反映客户的信用状况。在此过程中，需要处理和筛选各种变量，包括申请信息、行为表现信息、人口信息和还款行为等，以保证评分的准确性和公平性。

建模样本的选取，行为评分卡主要聚焦于“老客户”。这是由于老客户拥有足够长的历史贷款、还款记录，这些丰富的数据为行为评分卡提供了充足的、可靠的信息。事实证明，该模型的区分度（KS）通常能达到0.5以上，足以说明其较高的预测精度。 

对于小额信贷分期产品而言，行为评分卡的具体应用则需要结合产品期限来考虑。例如，对于6期的产品，表现期可能设为“MOB3”（第三个月），对于12期的产品，则有可能设定为“MOB6”（第六个月）。这种灵活性使得行为评分卡能更准确地应对各种信贷产品。 

行为评分卡的让渡范围主要适用于还款周期长且为循环授信的产品，以及拥有长期申请还款记录的老客户。老客户一般定义为至少拥有一笔结清的订单或者6期的还款表现。

▍行为评分建设总结

行为评分以客户的行为数据为基础，预测其未来一段时间（如：接下来的12个月）内的违约风险。这种模型具有很高的灵活度和实时性，贷款机构通常每个月都会更新这类行为分数，以便及时发现和管理风险。

行为评分模型的建立过程涵盖六大步骤：数据分析/数据评估、模型设计、建模数据准备、细分分析、模型建立和模型验证。该过程借助统计和机器学习工具，结果更准确，更能反映客户的信用状况。在变量处理和筛选方面，行为评分模型的入模备选变量的来源主要包括申请信息、行为表现信息、人口信息、还款行为等。

为了保证评分的准确性和公平性，变量的分箱需符合几个原则，例如，每个变量的各个分箱的好/坏帐户数量大于30，每个变量的各个分箱的账户个数百分比至少大于2%等。行为评分不仅关注风险测度，更可以决定是否增加客户额度、尝试向客户交叉销售其他产品或者改变营销模式等。对于额度使用率低的用户，可采用降低或者保持的调整策略。这种策略可以帮助金融机构最大化利润，同时保护客户的利益。