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

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  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。