信用评分模型

我们将通过一个信用评分的案例来一起学习基于数据挖掘技术来解决信用风险评估问题的基本思路和方法。
信用风险也可以称为违约风险，是指借款人、证券发行人或交易对方因种种原因，不愿或无力履行合同条件而构成违约，致使银行、投资者或交易对方遭受损失的可能性。
客户是财富来源同时也是风险来源，客户信用风险，如拖欠、赖账、欺诈、破产，都可能会给银行和企业带来巨大的损失。80年代末以来,随着金融的全球化趋势及金融市场的波动性加剧,各国银行和投资者受到了前所未有的信用风险的挑战。银行存在的主要风险是信用风险，这种风险不只出现在贷款中，也发生在担保、承兑和证券投资等表内、表外业务中。如果银行不能及时识别损失的资产，增加核销呆账的准备金，并在适当条件下停止利息收入确认，银行就会面临严重的风险问题。
如何从鱼龙混杂的客户群体中识别出值得信赖的客户，避免低信用客户带来的高风险呢？当我们意识到这个问题的时候，信用风险评估就变得至关重要。国际金融界对信用风险的关注日益加强,信用风险评估方法不断推陈出新,管理技术正日臻完善,许多定量技术、支持工具和软件已付诸商业应用。
另外，随着资本市场的迅速发展、融资的非中介化、证券化趋势以及金融创新工具的大量涌现,信用风险的复杂性也日益显著。以财务比率为基础的统计分析方法不能够充分反映借款人和证券发行人的资产在资本市场上快速变化的动态价值，鉴于此,基于数据挖掘的信用评估方法已经普遍收到重视。
从分析对象来看，信用风险评估包括个人信用评分、企业信用评级和职业信用评价等，我们今天介绍的是个人信用评分，即通过使用科学严谨的分析方法建立信用评分模型，综合考察消费者个人各方面的基本信息和信用信息，并进行量化分析，以分值形式给出消费者的信用评分。
该案例的工作流如下：