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:
- 申请准入:自动过 / 人工复核 / 直接拒绝
- 初始额度授予
- 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:
- 存量客户主动提额、降额、冻结额度
- 贷中风险预警,提前识别即将变坏的客户
- 存量客户复借二次审批参考
- 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:
- 催收优先级排序:高回款概率优先分配优质坐席资源
- 催收策略选择:短信、AI催收、人工、外包、诉讼
- 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)
- D卡=债务整合评分卡:针对借新还旧、以贷养贷客户;
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
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