從事銀行信貸金融科技服務七年多的時間，對于信貸業務的貸前、貸中、貸后流程中涉及到的模型簡單分享下：

貸前環節：

針對新增客戶：

客戶篩選策略模型
反欺詐模型

針對存量客戶：

高價值客戶挖掘模型

共用的模型還包括：

智能推薦模型
違約概率模型
打分卡模型

貸中環節：

預授信模型
授信評分模型

貸后環節：

行業風險模型：對于行業屬性較強的在貸前和貸中環節同樣需要
貸后預警模型：會包含違約概率模型

以上模型，目前的實現方式基本包括以下幾類：

（1）結合數據（內外部）進行單一或交叉評判，并賦予好、壞、或評分（累加）
（2）構建指標規則庫（規則引擎），并對規則結果進行是否或層次判斷，賦予分值和權重，得出權重得分及等級評級
（3）通過機器學習的方式，不斷輸入樣本數據，進行監督或無監督循環優化，即通過數理統計的方式得出最優算法模型，進行相應計算或評價
（4）專家經驗+數理模型，實踐經驗與智能技術的結合，達到仿生學的程度，更加有效和精準
（5）在（4）的基礎上催生更加高效的模型，自動運轉，智惠評判

目前行業發展來看，主要集中在（1）—（3）的階段，未來則需要更多的資深業務專家、技術專家進行緊密協作或跨界創新，而初階的技術研發實現，則會不斷下沉、外包，或者自動實現（固定的標準組件等）。

以上僅為個人淺見，歡迎大家批評指正。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的关于信贷业务中常用的模型说明的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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