信贷风控 A卡 / B卡 / C卡 以及其他评分卡

2026-8-24 diaba

评分卡是零售信贷经典风控模型(大多逻辑回归+WOE),按客户生命周期划分,A/B/C是行业标准三张卡,还有F卡,部分企业衍生D/E卡

A卡 申请评分卡 Application Scorecard|贷前

使用时机:用户首次申请贷款/授信那一刻,实时打分

  • 预测目标:客户放款后未来一段时间会不会发生逾期(PD违约概率)
  • 输入特征:申请填写信息、征信查询、多头、身份信息,静态数据为主
  • 业务场景:
    1. 申请准入:自动过 / 人工复核 / 直接拒绝
    2. 初始额度授予
    3. 风险差异化定价(利率档位)

特点:只在申请那一刻跑一次;同一个客户后续再借款,一般不再重跑原始A卡(除非重新授信)。

B卡 行为评分卡 Behavior Scorecard|贷中(存量在贷客户)

使用时机:客户已经拿到额度、有借款还款记录之后,T+1离线定期计算(按月/按周)

  • 预测目标:存量客户未来一段时间发生逾期的概率;捕捉客户风险动态变化
  • 输入特征:还款行为、支用频率、额度使用率、历史逾期、新增多头、账单行为
  • 业务场景:
    1. 存量客户主动提额、降额、冻结额度
    2. 贷中风险预警,提前识别即将变坏的客户
    3. 存量客户复借二次审批参考
    4. 交叉营销、客户分层、拨备计提参考

特点:动态更新。A卡审批是好人,后期负债变高,B卡分数会掉下来。

C卡 催收评分卡 Collection Scorecard|贷后(已经逾期)

使用时机:客户已经逾期(M1及以后),进入催收队列

  • 预测目标:逾期客户在催收干预下的回款概率;不是预测会不会变坏,而是预测能不能催回来
  • 输入特征:逾期天数、历史履约、催收接通情况、承诺还款是否兑现、失联特征
  • 业务场景:
    1. 催收优先级排序:高回款概率优先分配优质坐席资源
    2. 催收策略选择:短信、AI催收、人工、外包、诉讼
    3. 不良资产处置、委外打包决策

横向对比简表

评分卡 生命周期 触发时机 核心预测目标 部署方式
A卡 申请评分 贷前申请 用户提交借款申请 申请后未来是否逾期 实时T+0
B卡 行为评分 贷中存量 放款后定期跑批T+1 存量客户未来是否逾期 离线按月/周
C卡 催收评分 贷后逾期 客户发生逾期之后 催收之后能否回款 离线跑批

行业里其他常见“卡”

F卡 Fraud 欺诈评分卡(非常常用,第四张卡)

  • 阶段:贷前申请阶段,和A卡并行
  • 目标:识别骗贷、团伙欺诈、虚假资料、冒用身份,不是信用风险,是欺诈风险
  • 场景:拦截黑产撸口子、设备指纹、虚假申请;A卡看“会不会还不起”,F卡看“是不是根本就不想还,骗钱”。

D卡(部分公司叫法,没有统一国标)

  1. D卡=债务整合评分卡:针对借新还旧、以贷养贷客户;
  2. 少数机构定义为失联评分卡,预测客户会不会失联。

E卡(小众内部叫法)

  • 一般指回收评分卡:M3+彻底不良,已经进入处置、拍卖、转让环节,预测资产回收LGD违约损失率。

注意:D卡、E卡不是全行业通用术语,不同公司定义不一样;通用标准只有A/B/C/F四张卡

研发视角需要知道的落地要点

  1. A卡:线上实时服务,对RT耗时要求高,放在审批流程同步调用。
  2. B卡/C卡/F卡:大多离线跑批,结果落库,业务策略读取分数;不需要实时。
  3. 多张卡配合举例:

用户申请贷款:F卡查欺诈 → A卡做信用准入 → 放款。 每个月跑批B卡,监控存量风险,做提额降额。 用户逾期后,跑C卡输出催收优先级。

一句话速记

  • A卡看能不能放,B卡看拿到钱之后风险变没变,C卡看逾期后能不能催回来,F卡看是不是骗子

标签: 信贷 风控

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