作者：曾洪勇 职位：高级数据科学家
模型简介
申请评分卡（Application score card，亦常称为A卡）是传统金融机构信用风险管理中最为依仗的信用评级方法之一，常用于针对潜在客户的审批决策中，是信贷审批流程中的关键步骤。本文将结合实际业务场景，以信用卡业务为例，介绍申请评分卡模型构建的主要思路。
申请评分卡模型是根据申请客户的信息和其他相关信息评估其信用程度的模型。信用卡申请评分模型开发的目标如下：
1）通过开发评分模型研究信用卡客户的特征，预测和评判申请人风险。
2）协助银行在申请处理环节对风险进行分类，决定哪些申请可以批准，哪些需要拒绝以及哪些需要人工审批。
3）根据申请人的评分分布，判定其不同的风险等级，从而决策对于可以批准的样本应给予何种贷款条件。
通常，申请评分模型的开发需要使用明确定义的方法以保证建立的模型能够达到一定的模型标准，同时满足特定的业务要求。一般而言，评分模型的全开发过程涉及需求分析、数据分析或数据评估、模型设计、数据准备、必要的客群分组分析、模型的确定、文档撰写，以及模型验证等多个步骤。
步骤一 需求分析：建模方需要与客户或模型需求方进行深入沟通，理解业务痛点，明确建模目的。
步骤二 数据分析或数据评估：对当前数据和环境进行深入研究和分析，需要了解数据是否符合项目要求，评估数据质量，并在此基础上提供数据收集和验证的标准以及方法，就客户的数据进行汇总。
步骤三：模型设计：讨论并定义申请评分模型的目标、建模方法以及针对客户需求的设计方案，包括客户贷款产品的数据可得性、数据局限性和重要参数（如样本剔除标准、好/坏/灰标签定义、观察期、表现期、抽样方案等等）。
步骤四 建模数据准备：根据详细的数据分析结果以及开发模型所需的数据表，为模型开发进行数据提取和准备。
步骤五 客群分析： 基于数据情况并结合客户的业务经验识别出最优的客群，在此基础上开发一系列评分模型，使得整体评分体系的预测能力达到最大化。
步骤六 模型验证：通过预留样本验证和跨时间样本验证两种样本验证来保证模型的稳定性。
