信用评分卡模型解决方案

1、信用评分卡模型解决方案步骤1:数据准备步骤2：建模步骤3：模型评估步骤4：模型部署潜在客户得分的潜在客户评分 介绍感谢您抽出宝贵的时间来考虑我们的信用评分和潜在客户评分解决方案。信用评分通过帮助扩大信用市场准入，降低信用价格以及减少拖欠和违约，在 经济增长中发挥着至关重要的作用。对于低收入阶层，银行是找不到正确角度的银行。据估计，全世界大约有17 亿成年人没有银行账户。这就是数据可以发挥主要作用的地方。替代性信用 评分和预测模型是评估未银行账户信用价值的方法。而且，信贷市场现在竞争非常激烈。银行很难以低收购成本找到潜在客户。 信贷营销活动的平均响应率仅为1%，然后客户获取成本已显着增加了数年。

2、yiNIT ECOIMICf ANEMJt WHAt THEY UfED TQT的虾MHEK MEASUftEMEMT WAS TAKENIVEAflS AGOCustomer acquisition cost has increased significantlyCtriioflwi Muibckir bail ineieaied lianillcarithr b 脚 th# ye-w due eo nurket smw 翡冲而由 markirtiHg vying fqr coqurnrr attontkin.SVEAR5AGO3 VEmiiGO2 AGO用电信和社交数据为营销活动提供了一种

3、信用评分和潜在顾客评分的解决方 案。为合作伙伴建立自定义的信用评分步骤1：数据准备-合作伙伴提供5,000-10,000个现有贷款的电话号码，借用日期和标签（是否 拖欠贷款）。合作伙伴定义的标签定义取决于他们如何评估风险。例如，如 果客户逾期90天就被认为是坏客户。-合作伙伴提供的输入数据示例：No, customersIDPhoneBorrowing datesLabelIQ龄泌2IQXXXKX3xxxxxJxxxxkWWWWWVvOQ我们将开始收集数据并进行活动，以便熟悉数据，识别数据质量问题，发现对 数据的初见或检测有趣的子集以形成隐藏信息的假设。我们将在借入日期和见 解之前提供客户的所

4、有数据。步骤2：建模选择并应用各种模型技术，并将它们的参数校准为最佳值。步骤3：模型评估合作伙伴为我们提供了另一个电话号码，ID，无标签借阅日期的列表。No. customersIDPhoneBorrowing dates我们会给每个客户一个分数。分数越高，贷款违约的可能性越小。No* customersIDPhoneBorrowing datesScore1 Jxxxxx-xxxxxxxxxxWWVWWV800*10O3-合作伙伴将我们的分数与实际的贷款违约进行比较，以验证其是否可以预测实 际的违约。模型结果示例：LightGBM ROC CurveROC Training AUC = 0.

5、7311)ROC Testing (AUC = 0.7301ROC Qut-Cf-time AUC = 0.7114ROC curvePercentileThresholdGoodBadTotalBad Rates0%0.071085868491770738.68%10%Q.45IQ32155151593535.23%20%0.52951246531416532.85%30%0.57864337521239530.27%40%0.61769629281062427.56%50%0.6667312LB0891124,46%60%0.7156361461709720.59%70%0.764420884531216.64%80%0,813067475354213.41%90%0,87161915217718.5理Threshflld cnt-fiff步骤4：模型部署阈值截止-信用评分:评估模型后，Mytel可以将模型作为其余API部署到生产中，并在需要时集成 到合作伙伴的系统中。API举例,d response: 3*datasources; ,Q TELCO TELCO TELCOTELCOTELCO*pr&baaPHONE：!,DEMOGRAPHIC. PHONE TRANS