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六大场景下，模型分数如何应用？
更新时间：2025-5-10 19:05:28 作者：爱短链
编者按：在信用评分方面，利用风险水平对客户进行排序。
评分模型有很多种，不同的模型用于不同的场景；应根据实际工作情况进行选择；作者分享了模型分数的六个场景。
让我们看看。
一、开篇 信用评分的核心功能是根据风险水平对客户进行排序，即根据风险水平对客户进行差异化。
评分模型可分为申请评分模型、行为评分模型、催收评分模型和反欺诈评分模型；这里的反欺诈评分模型或二级评分模型，不同于异常检测、模糊匹配、关系网络等图论模型。
也可以从应用功能上分为信用评分、风险评分、响应评分、分期转化率评分等，从而进行差异化行动，如通过、拒绝、定价、定额、流程体验简化或复杂等，这些行动是评分模型在风险策略中的具体应用。
当我们有客户评分时，我们需要设置多个评分cut-off实现评分在策略中的具体应用。
cut-off，又称评分截点，主要包括确定合格分数线和决策区间线。
其中，合格分数线是审批中最低的分数线，也是我们在客户评分应用中接受的底线。
决策范围线是指根据评分划分的不同分数段所代表的风险程度不同，在单独使用或与其他风险规则相结合时，其决策策略也不同。
例如，当配置批准/拒绝策略通过时，高分段一般设置为自动批准或建议批准，建议配置金额也较高；低分段申请分配为自动拒绝或建议拒绝，建议金额也较低。
评分模型的cut-off设置通常与实际业务有关，不会简单地使用算法，KS这种机械设置得益于指标的机械设置cut-off这种灵活的设计策略也可以在某些场景下获得在线应用的机会，模型效果很好。
当然，作为最全面的总结，该指标类的分数策略应用也将在下面作为参考。
二、六种场景下的分数应用 1. 应用场景一:以KS、F-Score以指标类评分分数为代表的分数 KS是计算模型区分能力的指标，KS=max(累计坏客户比例-累计好客户比例)；找到KS最大值的地方cut-off一刀切。
F-Score是模型精度和召回率的二级指标，cut-off切割方法也是一刀切的最大值，如下： 2. 应用场景二:业务需求，保持通过率一致 第一次上线评分模型后，设置更加谨慎cut-off分数线的方法是保持与目前相同的通过率。
在保持当前通过率的同时，由于新开发的评分卡可以比以前更好地区分好客户和坏客户，模型应用后的实际坏账率和坏账户数量将相应减少。
一般建议在业务开始时按照这个原则设置评分模型cut-off分数线，因为通过率容易确定，坏账需要一段时间来验证。
3. 应用场景3：业务需求，提高通过率，保持坏账率一致 这种设定cut-off分数线的方法是提高通过率，保持当前坏账率不变。
这种方法有一定的风险，因为参与评分的申请人的实际坏账率需要一段时间来确定（由于拒绝推断，实际坏账率往往高于评分卡估计的坏账率）。
4. 应用场景4：业务需求，提高批准率，降低坏账率 在战略曲线上选择决策点，同时提高审批通过率，降低坏账率；事实上cut-off它可以是战略曲线上的任何一点，但需要随时监控批准分数选择的影响，以确定是否需要调整。
策略曲线的绘制方法是以散点图的形式表示不同分数范围样本的实际通过率和坏账率。
在某些情况下，为了满足业务需求，分数区间的等分会暂时扩大或减少倍数。
当前策略A点的通过率为20%，坏账率为3%。
使用策略曲线后，风险控制策略可以决定优化方向： 如果选择B点，将坏账率(1%)降低到当前通过率不变的基础上； 如果选择C点，在保证与当前坏账率不变的基础上，提高通过率(50%)； 选择D点，同时提高审批通过率(30%)，降低坏账率(1.2%)； 5. 应用场景5：风险损失收益曲线 以上四种场景仍基于两个相对宏观的指标：通过率和坏账率；虽然通过率和坏账率可以粗略地表示收益和损失，但更准确的方法是根据损失收益曲线设置评分cut-off。
计算风险损失的主要统计指标有：坏账损失、总成本。
计算收入的主要统计指标包括：分数范围内的收入估算和收回金额估算。
其中，坏账损失可以使用dpd30 %、dpd30-90 %（flow rate）以及dpd30 估计损失计算分数区间； 总成本主要包括资本成本、运营成本、人工成本； 分数间隔收入可以通过件均、分数间隔贷款金额和间隔定价利率计算； 可以通过原坏账预估收回的收入，dpd30-90 %（flow rate）测算； 风险损失收益曲线最终可生成如下： 理想的损失收益曲线应该是侧U型。
事实上，在复杂的真实场景中，损失收益曲线往往呈现不规则的U型。
在上图中找到损失收益平衡点B点、最大收益损失点C点、净利润为正的D点E、F、G…，根据实际业务需要，对当前策略A点进行评分cut-off策略应用。
6. 应用场景6:评分与规则交叉后，细化评分区间cut-off 本场景是利用更多与逾期强相关的变量组合成评分和规则的二维交叉矩阵，部分恢复原评分的拒绝范围，以实现风险损失收入细化后的最大化。
逻辑与场景5相似，不再详细介绍。
三、总结 上述六种场景模型分数应用于不同的策略选择，如风险损失收益曲线，仍可通过定损模型和定价模型进行更多的定量分析，实现更精细的风险管理；根据实际工作需要不断调整定量深度。
值得提醒的是，虽然更复杂的定量手段和模型可以帮助我们挖掘未来的保险价值，但也有不稳定和错误预测的风险；模型风险和价值之间的平衡应该是我们在实际场景中控制的方向。
特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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评分模型有很多种，不同的模型用于不同的场景；应根据实际工作情况进行选择；作者分享了模型分数的六个场景。
让我们看看。
一、开篇 信用评分的核心功能是根据风险水平对客户进行排序，即根据风险水平对客户进行差异化。
评分模型可分为申请评分模型、行为评分模型、催收评分模型和反欺诈评分模型；这里的反欺诈评分模型或二级评分模型，不同于异常检测、模糊匹配、关系网络等图论模型。
也可以从应用功能上分为信用评分、风险评分、响应评分、分期转化率评分等，从而进行差异化行动，如通过、拒绝、定价、定额、流程体验简化或复杂等，这些行动是评分模型在风险策略中的具体应用。
当我们有客户评分时，我们需要设置多个评分cut-off实现评分在策略中的具体应用。
cut-off，又称评分截点，主要包括确定合格分数线和决策区间线。
其中，合格分数线是审批中最低的分数线，也是我们在客户评分应用中接受的底线。
决策范围线是指根据评分划分的不同分数段所代表的风险程度不同，在单独使用或与其他风险规则相结合时，其决策策略也不同。
例如，当配置批准/拒绝策略通过时，高分段一般设置为自动批准或建议批准，建议配置金额也较高；低分段申请分配为自动拒绝或建议拒绝，建议金额也较低。
评分模型的cut-off设置通常与实际业务有关，不会简单地使用算法，KS这种机械设置得益于指标的机械设置cut-off这种灵活的设计策略也可以在某些场景下获得在线应用的机会，模型效果很好。
当然，作为最全面的总结，该指标类的分数策略应用也将在下面作为参考。
二、六种场景下的分数应用 1. 应用场景一:以KS、F-Score以指标类评分分数为代表的分数 KS是计算模型区分能力的指标，KS=max(累计坏客户比例-累计好客户比例)；找到KS最大值的地方cut-off一刀切。
F-Score是模型精度和召回率的二级指标，cut-off切割方法也是一刀切的最大值，如下： 2. 应用场景二:业务需求，保持通过率一致 第一次上线评分模型后，设置更加谨慎cut-off分数线的方法是保持与目前相同的通过率。
在保持当前通过率的同时，由于新开发的评分卡可以比以前更好地区分好客户和坏客户，模型应用后的实际坏账率和坏账户数量将相应减少。
一般建议在业务开始时按照这个原则设置评分模型cut-off分数线，因为通过率容易确定，坏账需要一段时间来验证。
3. 应用场景3：业务需求，提高通过率，保持坏账率一致 这种设定cut-off分数线的方法是提高通过率，保持当前坏账率不变。
这种方法有一定的风险，因为参与评分的申请人的实际坏账率需要一段时间来确定（由于拒绝推断，实际坏账率往往高于评分卡估计的坏账率）。
4. 应用场景4：业务需求，提高批准率，降低坏账率 在战略曲线上选择决策点，同时提高审批通过率，降低坏账率；事实上cut-off它可以是战略曲线上的任何一点，但需要随时监控批准分数选择的影响，以确定是否需要调整。
策略曲线的绘制方法是以散点图的形式表示不同分数范围样本的实际通过率和坏账率。
在某些情况下，为了满足业务需求，分数区间的等分会暂时扩大或减少倍数。
当前策略A点的通过率为20%，坏账率为3%。
使用策略曲线后，风险控制策略可以决定优化方向： 如果选择B点，将坏账率(1%)降低到当前通过率不变的基础上； 如果选择C点，在保证与当前坏账率不变的基础上，提高通过率(50%)； 选择D点，同时提高审批通过率(30%)，降低坏账率(1.2%)； 5. 应用场景5：风险损失收益曲线 以上四种场景仍基于两个相对宏观的指标：通过率和坏账率；虽然通过率和坏账率可以粗略地表示收益和损失，但更准确的方法是根据损失收益曲线设置评分cut-off。
计算风险损失的主要统计指标有：坏账损失、总成本。
计算收入的主要统计指标包括：分数范围内的收入估算和收回金额估算。
其中，坏账损失可以使用dpd30 %、dpd30-90 %（flow rate）以及dpd30 估计损失计算分数区间； 总成本主要包括资本成本、运营成本、人工成本； 分数间隔收入可以通过件均、分数间隔贷款金额和间隔定价利率计算； 可以通过原坏账预估收回的收入，dpd30-90 %（flow rate）测算； 风险损失收益曲线最终可生成如下： 理想的损失收益曲线应该是侧U型。
事实上，在复杂的真实场景中，损失收益曲线往往呈现不规则的U型。
在上图中找到损失收益平衡点B点、最大收益损失点C点、净利润为正的D点E、F、G…，根据实际业务需要，对当前策略A点进行评分cut-off策略应用。
6. 应用场景6:评分与规则交叉后，细化评分区间cut-off 本场景是利用更多与逾期强相关的变量组合成评分和规则的二维交叉矩阵，部分恢复原评分的拒绝范围，以实现风险损失收入细化后的最大化。
逻辑与场景5相似，不再详细介绍。
三、总结 上述六种场景模型分数应用于不同的策略选择，如风险损失收益曲线，仍可通过定损模型和定价模型进行更多的定量分析，实现更精细的风险管理；根据实际工作需要不断调整定量深度。
值得提醒的是，虽然更复杂的定量手段和模型可以帮助我们挖掘未来的保险价值，但也有不稳定和错误预测的风险；模型风险和价值之间的平衡应该是我们在实际场景中控制的方向。
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