风控小白必看！主流风控模型解析

一个成熟的风险决策体系核心是由平台积累的海量数据基础，以及上百甚至上千个模型共同作用构成的。本文主要对工作中最常见的违约风险PD模型和差异化定价模型进行介绍。
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违约风险PD模型

在贷款审批方面，如果可以通过构建量化模型对客户的信用等级进行一定的区分。在信贷资金管理方面，得知了每个账户的违约概率后，可以预估一下未来的坏账比例，及时做好资金安排。

也可以对违约概可能性较高的客户进行更加频繁的“关怀”，及时发现问题，以避免损失。PD模型的重要性也就不言而喻了。

1）原理

违约风险PD模型的原理为运用用户历史贷款的相关信息对此后产生违约风险的相关概率进行预测。

2）实现路径

违约风险PD模型分三个步骤：

第一步，归集当下客户的征信、个人信息、交易信息、经营情况等诸多层面的信息；

第二步，根据归集的信息，筛选出显著对信用有影响的相关变量，建立PD模型；

第三步，按照PD模型的评分结果将客户划分为有较好信用和较差信用的两大类。如图所示。

该模型评分结果如下所示：

3）应用场景及意义

PD模型主要有两个方面的应用：

一是可以按照PD模型的评分对准入客户进行筛选，细化客户授信，实现贷前风控；

二是可以用于自动申请贷款、自动审批，贷中风险监控等。

差异化定价模型

针对一个稳健型信用类线上贷款产品来说，直接上模型进行利率分档，