隨著金融科技,銀行和金融貸款機構可利用客户信用紀錄、財務資料數據,運用統計和機器學習技術建模計算出客户信用評分,預測客户未來違約、拖欠債務或破產可能性,降低貸方借貸風險,並以、方式進行放貸決策,例如是否接受客户借貸或增減貸款額度、利率或期限。

然而,許多新創企業或中小企業於沒有傳統信用紀錄,獲得銀行貸款額度,而預測分析可透過建模、加入數據協助銀行業者找出優質、低放貸風險新客户,並校準、評估並開發信用評分模型,進行「拒絕客户分析」減少模型導致誤判可能。

消金業務角度來説,客製化信用評分模型過去銀行使用非統計型傳統申請模型相比,可提升銀行信貸申請批准率達20%以上,進一步降低銀行風控風險、催收成本,基於風險定價模式可提昇獲利能力,核貸率提高可直接增加客户量收入業績。

此外,預測分析可運用於「詐欺檢測」(開發反欺詐解決方案,並透過詐欺模式檢測預防犯罪行為)、「催收款項」(區分風險無風險客户,進一步優化催收流程與效率)、「交叉銷售」(分析客户行為模式擬定交叉銷售行銷策略)層面,持續協助銀行業提升策略制定能力。獲得競爭優勢,台灣銀行業者應體認到預測分析重要性,並其納入決策流程制定相應策略。許多創企業沒有傳統信用紀錄,獲得銀行貸款額度,而預測分析可透過建模,加入數據協助銀行找出優質、風險新客户。

人工智能(AI)模式基礎大數據分析可以改善信用評分方面發揮作用,同時可為貸款人提供安全性和保護借款人。

信貸美國是一個業務,2017年9月,錄得接近3.8萬億美元債務。這天文數字帶來挑戰提升,超越了傳統信用評分模型應付能力。事實上,即使如 FICO評分那般模型,能承受這挑戰。

我們基礎貸款資產上添加另一層衍生金融工具時,擁有精確度計算方式。

傳統上,信譽是基於三方面分析,包括個人(資產、抵押品、現金流和信貸記錄)、未來通脹預測、以及經濟未來預期增長。

於判斷信譽基本資料包括過去借款和還款方式。可是,信用評分若依賴直接分析歷史記錄中原始數據其夠,主要有以下兩個原因。

,雖然某些沒有信貸記錄人應信譽方面受到影響,但事實並非如此。其次,過去違約可能會令某些人貸款申請受到影響,但他們可能會有完全合理解釋,例如解僱。

這兩種情況下,數據分析可以完全改變申請人財務描述,我們本文後再述。

數據分析可結合以演算法得出信用評分模型、現金流/財務記錄和社交媒體數據,令貸款人能作出傳統信用評分模型中可能考慮決策。

亞盟金融相信透過數據分析納入信譽評估中,亦可顯著降低收益資產類別風險邊際。

貸款是一種完全基於計算預測業務。貸款人試圖利用借款人資料,辨識他們會否有拖欠償還貸款風險。

數據解決方案可以加入來數千間信貸局和貸款公司原始數據記錄,識別借款人情況和行為模式。這些資料可幫助制訂及完全客觀參數,有助貸款人選擇客户。

想像一下某個工作或行業人士需要搬遷。貸款人會此類經常性流動視為指標,並可能會提供信貸予這些人士持態度。

透過大數據分析,貸款人可以該工作或行業制訂損耗模式。以下顯示它如何幫助貸款人: 假如借款人過去日子並沒有違約,而申請貸款時屬於該行業。貸款人知道貸款申請者可能會有違約風險時,可因此作出相應決定。

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大數據時代下,預測分析如何助銀行業開發信貸客羣

信用評分系統:大數據分析的力量

本項目最初目的是利用一個實際案例將前期所學數據分析相關知識技能系統梳理一遍。同時,如果你是接觸機器學習和數據分析這些領域,希望讀到本文時,藉助文中實際案例能夠幫助你它們樹立一個認識。

你拿到這個數據後,你需要做瞭解你要分析數據以及你本次機器學習場景解析。説,你需要解讀數據構造,明白哪些是特徵數據,哪個是目標變量(需要預測標籤值);此外,你需要當前建模場景是一個分類問題,是迴歸問題。於本次案例分析目的是預測貸款用户信用狀態是是(目標變量:loan_statas即還款狀態來編碼劃分),因此,本項目機器學習建模場景是一個典型二分類問題。

下面,正式開啓我們“金融反欺詐分析案例:借貸數據信用分析”旅吧。

2.3.2 於缺失比例特徵列,直接刪除

通過以上一系列篩選,保留了66列數據。其中有一列label。,我們數據處理階段結束了。

這裏主要是目標變量y進行編碼,使能表徵信用;以及特徵變量中字符型特徵進行處理,以便於後續機器學習建模。

業務理解,Current 和 Fully Paid用户是屬於信用本,1進行編碼表示,Late (31-120 days)和Late (16-30 days)逾期用户歸於信用本,0編碼表示。

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金融反欺詐分析案例:借貸數據信用建模分析

信貸多頭數據的維度介紹與風控應用

以下幾種方式任意選擇一種。但是,如果屬性特徵時候,可以進行降維。

金融信貸領域中,數據是風控體系核心元素,無論是策略規則開發,還是評分模型建立,是圍繞眾多維度數據進行搭建。常用數據系列體系中,多頭數據是一類應用價值維度,信貸風險識、用户羣體分類方面具有效果。 多頭數據是指多頭借貸數據(Multiplatform Loan Data), 反映了借款人兩家及以上機構申請借貸行為,實際業務中可以稱為多頭負債數據。因此,通過用户多頭數據,可以地判斷用户後期還款能力,欺詐情況外,借款人申請機構數或借貸金額,其還款風險。 1、多頭數據維度 多頭數據實際風控應中,有多個常用類別維度,包括申請機構數量、借貸數量、借貸失敗數量、還款數量、借貸逾期數量、借貸平台類型、借貸金額、逾期金額。於每個類別,時間窗口可以進一步構造多指標,有1個月、近3個月、近6個月、近12個月、近24個月、歷史維度。現通過多頭借貸申請、放款、還款、逾期四個環節,介紹下多頭數據字段。 (1)申請環節: 申請多頭字段主要根註冊、申請、通過、拒絕流程節點進行變量構造,同時圍繞行為、平台機構分為兩個維度,這是其他階段字段之處。 ​ 圖1 申請多頭字段 (2)放款環節: 放款多頭字段主要包括放款次數、放款機構數、放款金額、驗證碼次數維度,其中放款金額可以進一步區分放款總金額、單筆金額、單筆金額、單筆金額。於驗證碼相關信息,不僅放款階段具備,申請階段是存在,因此可以擴展多維度驗證碼通知次數、驗證碼通知平台數字段。 ​ 圖2 放款多頭字段 (3)還款環節: 還款多頭字段主要還款提醒次數、還款金額大小、還款/失敗狀態子維度進行指標構建,其中於還款金額,可以進一步加工出、、統計學維度字段。 ​ 圖3 還款多頭字段 (4)逾期環節: 逾期多頭字段主要從逾期金融、逾期時長、逾期還款狀態三個維度進行擴展,於逾期金融與逾期時長,可以採用、、進行量化;於逾期還款狀態可以包括逾期、逾期部分、逾期結清情況。 ​ 圖4 逾期多頭字段

2、多頭數據衍生 前邊介紹可知,多頭字段類別數量是多,但實際場景應用中,是風控模型建立,往往特徵工程階段,會基礎變量會進一步衍生加工,從而得到多維度字段,不僅有利於模型區分效果提升,而且可以擴大模型業務信息維度。 前邊多頭字段描述,我們申請環節多頭類型中,選取某一個子維度字段例(圖5),給大家介紹下特徵衍生加工常用統計學方法,主要是、佔、差分、差比方式。 ​ 圖5 特徵基礎字段

申請次數、申請拒絕次數兩個子維度,並結合時間窗劃分,可以衍生加工出圖6所示新變量,數量是原來基礎字段2倍多。假設數據建模流程中,初始變量池字段共有100個,特徵工程衍生加工後,可以擴大300+個字段,這樣可以提升模型訓練擬合效果。如果基礎變量維度多,衍生得到具有業務解釋性特徵字段會多,這種思路無論策略開發,還是模型建立是有意義。 ​ 圖6 特徵衍生字段

,多頭字段使用過程中,避免部分字段相關性,因此需要對變量池所有字段進行相關性分析,例如pearson、spearman係數,中相關性(例如corr>0.7)特徵進行剔除,從而避免模型區分度、共線性問題。

3、風控特徵應用 信貸產品風控體系中,主要策略與模型兩個模塊構成,於每個模塊架構,需要特徵變量邏輯進行搭建。於多頭字段應用,適用於或策略或模型開發。於多頭借貸數據業務特殊性,可以直觀反映出用户風險信息,因此多頭字段很多金融機構實際業務場景中,會優先考慮其作為策略規則字段來使用。現舉幾個例子進行説,如圖7所示。 ​ 圖7 多頭字段策略應用

多頭字段加工風控策略規則,很多情況下可以直接作為准入條件來使用,例如近3個月逾期次數、近6個月逾期金額。無論所屬策略是剛性規則(直接拒絕),還是柔性規則(保留標籤),多頭特徵風控策略模塊中發揮着效果,貸前環節可以識別申請用户風險,貸中環節可以對存量用户風險進行監測分析。 策略規則應用,多頭字段評分模型方面有價值。一方面可以作為基礎字段,與其他維度字段(消費、設備)形成模型擬合變量池,另一方面可以將所有多頭字段集中一起,開發多頭信息評分模型。但是,建立多頭模型過程中,體現模型後期上線應用效果,數據建模特徵工程階段,務特徵變量信息值(IV)、相關性(pearson)、共線性(VIF)指標進行多維度分析,從而篩選出有貢獻效果字段。 綜上所述,多頭字段金融信貸業務風控體系中,具有應用價值,採用多個維度評估分析思路,以及特徵工程方法,可以較大程度地發揮多頭字段效果,從而實際業務帶來效益。

莫mo:
特徵標準化那個代碼圖,右下角看不清

weixin_43550933:
您好,我想問一下如果z-score標準化和min-max標準化除數0 時怎麼處理呢

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