⑴ 信用评分模型是什么分为哪些
1、信用评分模型是什么？
信用评分模型是近年来兴起的一种为了保障银行和其他金融部门的金融安全而设立的一种关于人身金融权限的划定模型。该模型指根据客户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数，根据客户的信用分数，来决定客户所可以持有的金额权限，从而保证还款等业务的安全性。而随着在现代社会和公司中，贷款，信用卡的作用日渐突出，信用评分模型的发展前景不可估量。
2、分为哪些？
（1）判别分析模型
判别分析法是对研究对象所属类别进行判别的一种统计分析方法。进行判别分析必须已知观测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值。判别分析就是要从中筛选出能提供较多信息变量并建立判别函数，使推导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小。这种方法的理论基础是样本由两个分布有显着差异的子样本组成，并且它们拥有共同的属性。它起源于1936年Fisher引进的线性判别函数，这个函数的目的是寻找一个变量的组合，把两个拥有一些共同特征的组区分开来。
判别分析方法的优点适用于二元或多元性目标变量，能够判断，区分个体应该属于多个不同小组中的哪一组。自身也存在不可避免的缺点:该模型假设前提是自变量的分布都是正态分布的而实践中的数据往往不是完全的正态分布，从而导致统计结果的不可靠性。
（2）决策树方法
决策树模型是对总体进行连续的分割，以预测一定目标变量的结果的统计技术。决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子构造的结果是一棵二叉或多叉树。构造决策树的方法是采用自上而下的递归构造。在实际中为进行个人信用分析选取个人信用作为目标属性，其他属性作为独立变量。所有客户被划分为两类，即好客户的和坏客户，将客户信用状况转换为是否好客户”(值为1或0而后利用数据集合来生成一个完整的决策树。在生成的决策树中可以建立一个规则基。一个规则基包含一组规则每一条规则对应决策树的一条不同路径，这条路径代表它经过节点所表示的条件的一条链接。通过创立一个对原始祥本进行最佳分类判别的决策树，采用递归分割方法使期望误判损失达到最小。
决策树模型的优点:浅层的决策树视觉上非常直观，容易解释;对数据的结构和分布不需做任何假设:可以容易地转化成商业规则。它的缺点在干:深层的决策树视觉上和解释上都比较困难;决策树对样本量的需求比较大;决策树容易过分微调于样本数据而失去稳定性和抗震荡性。
（3）回归分析法
回归分析法是目前为止应用最为广泛的一种信用评分模型这其中以着名的logistic回归为代表。除此之外，线性回归分析、probit回归等方法亦属于此类。最早使用回归分析的Orgler他采用线性回归模型制定了一个类似于信用卡的评分卡，他的研究表明消费者行为特征比申请表资料更能够预测未来违约可能性的大小。同数学规划方法中一样假设已经通过一定的方法从样本变量中提取出了若干指标作为特征向量回归分析的思想就是将这些指标变量拟合成为一个可以预测申请者违约率的被解释变量自然就是违约率p回归分析中应用最广泛的模型当属线性回归模型它是对大量的数据点中表现出来的数量关系模拟出一条直线，回日分析的目标就是使目标变量值和实际的目标变量值之间的误差最小。因此最早将回归方法应用于信用评分研究的模型，就是简单的线性回归模型，目前基于logistic回归的信用评分系统应用最为普遍。
⑵ 阿里的芝麻信用评分模型流程以及步骤是什么样的
他这种是综合一定的水平才会给你呢。你就是按照他们的规则，具体你去看他们规则就可以了。
⑶ 信用评估的个人信用评分
个人信用评分－－指信用评估机构利用信用评分模型对消费者个人信用信息进行量化分析，以分值形式表述。
个人综合信用评分——指通过使用科学严谨的分析方法，综合考察影响个人及其家庭的内在和外在的主客观环境，并对其履行各种经济承诺的能力进行全面的判断和评估。
针对不同的应用，信用评分分为风险评分、收入评分、响应度评分、客户流失（忠诚度）评分、催收评分、信用卡发卡审核评分、房屋按揭贷款发放审核评分、信用额度核定评分等。
综合信用风险评分——鹏元 800
2005年4月底，鹏元征信有限公司自主研发的个人综合信用风险评分——“鹏元800”，正式对授信机构及个人提供信用评分查询服务。
“鹏元 800”通过建立数学模型对个人信用信息进行统计分析，以预测未来一段时间内发生违约风险的可能性，并用一个分数综合反应个人信用状况。
该信用评分体系共设6个等级，从320分到800分，每80分一级， 把个人信用状况详细量化， 每个分数对应一个违约概率，分数越高表示违约风险越低 。
评分对应等级及违约概率图示：
最低分 320 400 480 560 640 720 800 最高分
+ F + E + D + C + B + A +
分数构成：
评分模型选用了与个人信用相关的四十多个变量，概括起来可分为个人基本信息、银行信用信息、个人缴费信息、个人资本状况四类变量，其中，银行信用信息所占权重最大，接近50%，其余三类变量所占权重大致相当。
目前征信系统数据库中有银行信用记录的客户仅占总体人群的25%，由于银行信用信息是影响个人信用状况最重要的变量，对于没有银行信用记录的客户，模型选取了其他与银行信用相关的变量予以替代。今后随着数据的逐渐完善，我们会将更多的变量加入模型，不断提高模型的准确性、精确度和普适性。
企业信用评级
企业信用评级（Enterprise Credit Rating）,信用评级作为一个完整的体系，包括信用评级的要素和指标、信用评级的等级和标准、信用评级的方法和模型等方面的内容。其中信用评级指标和信用评级方法是信用评级体系中最核心的两个内容，同时又是信用评价体系中联系最紧密、影响最深刻的两个内容。
⑷ 信用评分模型的信用评分模型
信用评分公司与信用管理局
● 在信用评分领域有两个非常重要的方面：
客户信用资料的收集：是指在信用消费中，通过调查了解申请授信的消费者个人的信用信息。
利用信用评分模型进行评分: 是指输入客户信用资料，通过信用评分模型得到客户的信用分数，确定客户的信用等级。
● 基于上述两个重要方面，在信用评分发展过程中，逐渐产生了提供不同专业服务的公司：
信用评分专业公司: 它们主要根据业务需要开发各种不同的信用评分模型，将模型提供给商业银行、贷款机构、电信公司、保险公司以及信用管理局等需要信用评分的公司。之所以有这 样的专业公司存在，主要是因为每一家商业银行、贷款机构的经营是不同的，从目标客户的选择到客户服务的水平，即使在同一个城市里，也会有差别，所以开发模 型所依赖的数据是不同的，信用评分模型也因此而各异。
信用管理局: 它们提供客户的信用资料以及客户的信用报告。信用管理局通过常年收集、积累数据，建立个人或企业信用资料数据库，并向金融机构提供消费者个人信用有偿调查 报告服务。信用管理局收集的客户资料主要包括4个方面：身份信息，公共记录，支付历史和查询记录。信用局的基本工作就是收集个人或企业的信用记录，建立完 善的数据管理中心，合法地向金融机构提供有偿个人信用报告服务。
⑸ 什么是信用评分模型
信用评分模型是近年来兴起的一种为了保障银行和其他金融部门的金融安全而设立的一种关于人身金融权限的划定模型。该模型指根据客户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数，根据客户的信用分数，来决定客户所可以持有的金额权限，从而保证还款等业务的安全性。而随着在现代社会和公司中，贷款，信用卡的作用日渐突出，信用评分模型的发展前景不可估量。
⑹ 信用评分模型是无监督还是有监督的
看依据什么模型，主要还是有监督多一些。
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书名：信用评分模型技术与应用
作者：陈建
豆瓣评分：6.5
出版社：中国财政经济出版社
出版年份：2005-11
页数：285
内容简介：
《信用评分模型技术与应用》理论联系实际，深入浅出地阐述了信用评分模型的概念、种类、优越性及其在各种金融管理活动中的重要应用，对信用评分模型的数据基础、数据挖掘的技术方法、信用评分模型的发展流程等进行了系统的分绍，对于一些在管理实践中广泛运用的模型如信用局评分模型(风险、收益、破产等)、市场营销评分模型(市场反应、转账倾向等)、申请风险评分模型、行为评分模型(欺诈性申请、欺诈性交易)等模型的开发技术和应用策略进行了具体的阐述，并对信用评分模型的实施、管理、跟踪、检验等最佳操作经验进行了翔实的论述。
⑻ 信用评分模型的信用评分的方法
利用数据挖掘技术构建信用评分模型一般可以分为10个步骤，它们分别是：业务目的确定、数据源识别、数据收集、数据选择、数据质量审核、数据转换、数据挖掘、结果解释、应用建议和结果应用。这些可以形象地表示为（图一）：
1) 商业目标确定: 明确数据挖掘的目的或目标是成功完成任何数据挖掘项目的关键。例如，确定项目的目的是构建个人住房贷款的信用评分模型。
2) 确认数据源识别: 在给定数据挖掘商业目标的情况下，下一个步骤是寻找可以解决和回答商业问题的数据。构建信用评分模型所需要的是关于客户的大量信息，应该尽量收集全面的信 息。所需要的数据可能是业务数据，可能是数据库/数据仓库中存储的数据，也可能是外部数据。如果没有所需的数据，那么数据收集就是下一个必需的步骤。
3) 数据收集: 如果银行内部不能满足构建模型所需的数据，就需要从外部收集，主要是从专门收集人口统计数据、消费者信用历史数据、地理变量、商业特征和人口普查数据的企业购买得到。
4) 数据筛选: 对收集的数据进行筛选，为挖掘准备数据。在实际项目中，由于受到计算处理能力和项目期限的限制，在挖掘项目中想用到所有数据是不可能实现的。因此数据筛选是必不可少的。数据筛选考虑的因素包括数据样本的大小和质量。
5) 数据质量检测: 一旦数据被筛选出来，成功的数据挖掘的下一步是数据质量检测和数据整合。目的就是提高筛选出来数据的质量。如果质量太低，就需要重新进行数据筛选。
6) 数据转换: 在选择并检测了挖掘需要的数据、格式或变量后，在许多情况下数据转换非常必要。数据挖掘项目中的特殊转换方法取决于数据挖掘类型和数据挖掘工具。一旦数据转换完成，即可开始挖掘工作。
7) 数据挖掘: 挖掘数据是所有数据挖掘项目中最核心的部分。在时间或其它相关条件（诸如软件等）允许的情况下，最好能够尝试多种不同的挖掘技巧。因为使用越多的数据挖掘 技巧，可能就会解决越多的商业问题。而且使用多种不同的挖掘技巧可以对挖掘结果的质量进行检测。例如：在构建信用评分模型时，分类可以通过三种方法来实 现：决策树，神经分类和逻辑回归，每一种方法都可能产生出不同的结果。如果多个不同方法生成的结果都相近或相同，那么挖掘结果是很稳定、可用度非常高的。 如果得到的结果不同，在使用结果制定决策前必须查证问题所在。
8) 结果解释: 数据挖掘之后，应该根据零售贷款业务情况、数据挖掘目标和商业目的来评估和解释挖掘的结果。
9) 应用建议：数据挖掘关键问题，是如何把分析结果即信用评分模型转化为商业利润。
10) 结果应用：通过数据挖掘技术构建的信用评分模型，有助于银行决策层了解整体风险分布情况，为风险管理提供基础。当然，其最直接的应用就是将信用评分模型反馈到银行的业务操作系统，指导零售信贷业务操作。 数 据挖掘方法可以依据其功能被分成4组：预估模型、分类、链接分析和时间序列预测。每一项功能都可以被开发和修改成为适应不同业务的应用。比如: 分类模型可以被运用到建立信用风险评分模型、信用风险评级模型、流失模型、欺诈预测模型和破产模型等。为实现数据挖掘的每一项功能，有许多不同的方法或算 法可以使用。
本文所讨论的信用风险评分模型主要是属于分类模型，所以用到的方法主要有分类分析和分割分析。分类分析主要方法包括：决策树、神经网络、区别分析、逻辑回归、概率回归；分割分析主要方法包括：K-平均值、人口统计分割、神经网络分割。
