1.4　評(píng)分模型與評(píng)分卡模型

評(píng)分模型和評(píng)分卡模型這兩個(gè)概念既有聯(lián)系也有區(qū)別，下面分別進(jìn)行介紹。

1.4.1　評(píng)分模型和評(píng)分卡模型的定義

1. 評(píng)分模型

通過(guò)量化建模輸出的具備一定的預(yù)測(cè)性和排序性的評(píng)分被稱為評(píng)分模型。評(píng)分模型最終輸出一個(gè)評(píng)分，但不一定輸出評(píng)分卡，例如基于LightGBM的評(píng)分模型預(yù)測(cè)的違約概率（Probability of Default，PD）和異常檢測(cè)中的LOF指標(biāo)評(píng)分，二者都不能輸出評(píng)分卡，但可以輸出最終評(píng)分，且評(píng)分具有預(yù)測(cè)性和排序性。

2. 評(píng)分卡模型

評(píng)分卡模型可以通過(guò)量化建模產(chǎn)出評(píng)分卡，評(píng)分卡給出各評(píng)分維度的分值。評(píng)分卡模型按建模方式分為專家評(píng)分卡模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)評(píng)分卡模型兩種。

一般情況下，并不需要對(duì)這兩個(gè)概念做特別區(qū)分。

1.4.2　評(píng)分卡模型的分類

評(píng)分卡模型本身是通用的工具，結(jié)合不同的應(yīng)用場(chǎng)景，會(huì)有不同的模型考慮因素，按照不同的標(biāo)準(zhǔn)有不同的分類。

評(píng)分卡模型主要分類維度如下。

1）應(yīng)用階段：貸前、貸中、貸后、催收等。

2）業(yè)務(wù)場(chǎng)景：信貸風(fēng)險(xiǎn)管理、營(yíng)銷管理、客戶運(yùn)營(yíng)等。

3）開發(fā)方式：專家評(píng)分卡模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)評(píng)分卡模型。

不同應(yīng)用場(chǎng)景的評(píng)分卡模型用途如表1-2所示。

其中申請(qǐng)?jiān)u分卡、行為評(píng)分卡、催收評(píng)分卡、欺詐評(píng)分卡分別被簡(jiǎn)稱為A卡（Application Score Card）、B卡（Behavior Score Card）、C卡（Collection Score Card）和F卡（Fraud Score Card）。

1.4.3　評(píng)分卡模型的適用性

圖1-3所示是對(duì)于銀行信貸領(lǐng)域，按照產(chǎn)品和業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化程度，從最難標(biāo)準(zhǔn)化的對(duì)公貸款，到最容易標(biāo)準(zhǔn)化的信用卡業(yè)務(wù)的排序。

因?yàn)樵u(píng)分卡建模對(duì)數(shù)據(jù)量有較高要求，所以它更適用于以下3個(gè)方向。

1）較標(biāo)準(zhǔn)化的業(yè)務(wù)，例如個(gè)人貸款。

2）有充分的業(yè)務(wù)量和數(shù)據(jù)量，這樣才可以訓(xùn)練出有效的模型，例如信用卡業(yè)務(wù)量較大，積累了豐富的數(shù)據(jù)。

3）對(duì)運(yùn)營(yíng)效能和實(shí)時(shí)性有較高要求的業(yè)務(wù)，例如在線消費(fèi)貸實(shí)時(shí)審批等。

1.4.4　評(píng)分卡模型的價(jià)值

下面對(duì)評(píng)分卡模型和專家規(guī)則進(jìn)行比較。相對(duì)而言，評(píng)分卡模型在客觀性、一致性、效率產(chǎn)能、知識(shí)經(jīng)驗(yàn)可傳承性、統(tǒng)一管理控制方面具有優(yōu)勢(shì)，具體比較結(jié)果如表1-3所示。

1. 評(píng)分卡模型的缺點(diǎn)

評(píng)分卡模型并非沒有缺點(diǎn)，相對(duì)于專家經(jīng)驗(yàn)，其不足體現(xiàn)在以下4點(diǎn)。

1）適合特定場(chǎng)景，即1.4.3節(jié)提到的評(píng)分卡模型的適用性。

2）對(duì)數(shù)據(jù)有要求，評(píng)分卡模型需要基于一定量的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)于未上線的產(chǎn)品，或已上線但無(wú)表現(xiàn)，或有表現(xiàn)但壞樣本不足的情況，是無(wú)法實(shí)現(xiàn)評(píng)分建模的，此時(shí)就必須依賴專家經(jīng)驗(yàn)。另外，建模對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布、同質(zhì)性都有嚴(yán)格要求。

3）評(píng)分卡模型欠缺認(rèn)知能力和背景知識(shí)。

4）評(píng)分卡模型難以靈活應(yīng)變，只能按照預(yù)設(shè)的方式和路徑執(zhí)行。

2. 評(píng)分卡模型的價(jià)值和必要性

評(píng)分卡模型主要的價(jià)值體現(xiàn)在能夠提煉和發(fā)現(xiàn)新的信息，同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)決策自動(dòng)化。

1）通過(guò)模型算法，能夠發(fā)現(xiàn)和提取出專家經(jīng)驗(yàn)未知的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)律，這正是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘最擅長(zhǎng)的。而專家經(jīng)驗(yàn)具有視覺盲區(qū)，不可能在短時(shí)間內(nèi)抽取全部案例并提取規(guī)律。

2）評(píng)分卡模型通過(guò)完全量化的方式，使風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)可以固化下來(lái)部署進(jìn)決策系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)決策自動(dòng)化，提高審批效率。而專家經(jīng)驗(yàn)會(huì)包含很多難以解釋的定性因素，難以量化，也難以完全實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

1.4.5　評(píng)分卡模型的應(yīng)用

評(píng)分卡模型在金融領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，表1-4所示是評(píng)分卡模型在信貸風(fēng)險(xiǎn)管理、營(yíng)銷管理、客戶管理、運(yùn)營(yíng)管理中的應(yīng)用。