--- title: 浅析信用卡业务A卡评分模型的构建（二）：模型设计的技巧 description: 各大机构都在与时俱进，努力满足不同行业的数字化需求。同时，在新冠肺炎疫情期间，消费者加快使用数字渠道进行日常交易，这也加剧了各行各业不同机构之间的竞争。随着金融科技创新此起彼伏，应用技术和高级分析法的门槛也提高了。结果是“早鸟”金融机构抓住了市场机会，解决了数字化的挑战，通过应用金融技术而受益颇多，但许多金融机构并没有赶上这一浪潮，落于人后。 image: https://blog.advance.ai/hubfs/08CN.png --- [![wordmark-green-01-1](https://blog.advance.ai/hs-fs/hubfs/wordmark-green-01-1.png?width=446&height=54&name=wordmark-green-01-1.png "wordmark-green-01-1")](https://www.advanceai.com.cn/) - 核心产品 - - AI 生物识别验证 - [活体检测](https://www.advanceai.com.cn/liveness-detection) - [人脸图像比对](https://www.advanceai.com.cn/face-comparison) - [人脸搜索](https://www.advanceai.com.cn/face-search) - [多维依据凭证人脸信用评分](https://www.advanceai.com.cn/facial-multi-loan-score) - AI 文档验证 - [证件识别](https://www.advanceai.com.cn/id-document-recognition) - 解决方案 - [数字身份验证](https://www.advanceai.com.cn/digital-identity-verification) - [视频身份验证](https://www.advanceai.com.cn/video-identification) - [更多部署方案](https://www.advanceai.com.cn/deployment-options) - 行业应用 - 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### **2.2设置样本剔除规则** 模型样本的选取，不仅需要具有整体代表性，还必须具有准确的预测信息或表现信息，剔除样本的规则设定非常重要，在信用卡业务申请评分卡模型的设计中，常见样本剔除规则包括： 1）欺诈样本，此样本不属于信用风险范畴； 2）政策拒绝样本，此样本不经由申请评分模型管理； 3）重复或未完成申请，此样本无最终决策； 4）学生群体样本，此样本为特殊类别人群，不使用申请评分模型管理； 5）年龄小于18岁或者大于65岁的人群，此样本为一般政策上非信用卡准入人群； 6）表现期有争议，此类样本代表申请人行为表现可能无法反映贷款人的真实行为； 7）未激活账户，此类样本一般无表现行为； 8）其他可剔除的特殊产品或特色渠道。 ## **3、客群分析** 客群分析的目的是把行为模式相同或类似的样本分为一组，把行为模式不同的样本分进不同的组，并使得以此为基础建立的一组评分模型可使得整个评分系统的预测能力最大化。 客群分析的方法一般是业务经验和数据分析的综合结果。从业务经验角度来说，通常备选的分组可能包括：“产品类型”“历史是否逾期”“账龄”“客户年龄/职业/收入”“额度使用率”等。在实践中，通过经验和数据分析，可能还会找到更多分组，但并非所有这些分组都需要单独开发评分模型。这种情况下，利用主模型与子模型方式进行评估选取是常见办法：首先，针对整个客户群体建立主评分模型；接着，找出所有的潜在分组，并评估主评分模型在各个分组的有效性。 只有当针对客群分组的子评分模型的表现明显优于主评分模型时，才能证明针对单独细分的评分模型更合理，此时才能相应地为每个潜在的分组建立“子评分模型”之上，并评估其表现的改进程度。   [Back to Blog](https://blog.advance.ai/zh-cn) ## Related Articles ## [浅析信用卡业务A卡评分模型的构建（一）：模型简介](https://blog.advance.ai/zh-cn/construction-of-a-card-scoring-model-for-credit-card-business) 作者：曾洪勇 职位：高级数据科学家 [Read More](https://blog.advance.ai/zh-cn/construction-of-a-card-scoring-model-for-credit-card-business) ## [浅析信用卡业务A卡评分模型的构建（三）：模型开发注意事项](https://blog.advance.ai/zh-cn/credit-card-business-a-card-scoring-model) 作者：曾洪勇 职位：高级数据科学家 [Read More](https://blog.advance.ai/zh-cn/credit-card-business-a-card-scoring-model) ## [半监督学习在假证检测领域的应用](https://blog.advance.ai/zh-cn/application-of-semi-supervised-learning) 作者：ZHOU YINAN 职位：Research Scientist [Read More](https://blog.advance.ai/zh-cn/application-of-semi-supervised-learning) [![wordmark-white-01](https://blog.advance.ai/hs-fs/hubfs/AAI%20logo/wordmark-white-01.png?width=3809&name=wordmark-white-01.png "wordmark-white-01")](http://demo2019.test.yongsy.net/zhixincn/index.html) - 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