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六大场景下,模型分数如何应用?
在信用评分上,是利用风险水平对客群进行排序,评分模型分为很多种,在不同的场景运用的也是不同的模型;要根据实际工作中的情况进行选择。 一、开篇 信用评分的核心功能是对客群按风险水平进行排序,即对客群按风险水平进行“差异化”。 评分模型可以从信贷风险管理流程上分成申请评分模型、行为评分模型、催收评分模型以及反欺诈评分模型;这里的反欺诈评分模型还是二分类的评分模型,不同于异常检测、模糊匹配、关系网络等图…- 6.9k
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有案例有代码,小白也能搞懂模型分数
风控模型的应用场景非常广泛,只要牵扯互联网金融的行业就少不了风控,风控模型建好后还要映射到信用分数空间,才能呈现给用户。 目前在个人信用风控建模领域主要使用的模型有两种: 基于线性回归分析的评分卡模型,常见于银行背景的放贷机构; 基于大数据的机器学习模型,如随即森林、XGBoost等,常见于互联网金融领域。 这两种建模方法无论哪种都需要将模型结果映射到信用分数空间,最终呈现给用户一个能够表征信用的…- 7k
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