信用卡违约预测模型的开发思路

最新推荐文章于 2024-06-23 09:00:00 发布
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#信用卡违约预测模型 #FICO #逐步回归 #模型监控 #模型部署

本文介绍了信用卡违约预测模型的开发过程，包括数据准备、变量筛选、模型构建与评估、业务应用和模型部署监控。在数据处理阶段，涉及缺失值和哑变量处理，以及极值调整。通过逐步回归选择最优变量，构建模型后，利用ROC曲线进行评估，并根据违约概率划分客户风险等级。模型部署后需持续监控以确保稳定性和正确性。

                                                           评分模型的数据多维性

       目前以金融业为代表的各行各业使用的评分模型的原型都是基于美国FICO公司开发的评分模型，每个企业会将FICO的模型做些变形，从而形成自己需要的模型。

       一般FICO的评分模型会基于四方面的信息：

  • 样本基本信息
  • 样本业务行为

  • 样本还款行为

  • 样本外部征信数据

      当前，以阿里的蚂蚁分为代表的评分体系还包含社会网络相关的非金融行为的数据。

                                                              信用卡违约预测模型   ---数据准备

       信用卡违约预测模型

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