1、風控系統(tǒng)部分

1.Blaze

blaze是FICO公司產品，用于規(guī)則管理，是模型ABC卡開發(fā)的前身。信貸公司開始放貸時，數據量少，申請用戶少，難以建立模型。因此前期一般會用到專家經驗判斷好壞客戶，然后通過風控決策管理系統(tǒng)進行高效作業(yè)，其中blaze就是一款應用多年，效率較高風控決策管理系統(tǒng)。但blaze屬于商業(yè)產品，一般多應用于大銀行，捷信等大型消費金融公司，收費可高于100萬RMB每年，如果需要更多定制業(yè)務，收費更高。

1.1 A card
釋義：Application scorecard 申請評分卡，對授信階段提交的資料賦值的規(guī)則。
舉例： “進件”是傳統(tǒng)銀行的說法，指申請單。評分卡是對一系列用戶信息的綜合判斷。隨著可以收集到的用戶信息變多，授信決策者不再滿足于簡單的if、else邏輯，而是希望對各個資料賦予權重和分值，根據用戶最后綜合得分判斷風險，通過劃定分數線調整風險容忍度，評分卡應運而生。評分卡是邏輯回歸算法的一種衍生。

1.2 B card
釋義：Behavior scorecard 行為評分卡，對貸后可以收集到的用戶信息進行評分的規(guī)則。
舉例：與 A 卡類似，B卡也是一套評分規(guī)則，在貸款發(fā)放后，通過收集用戶拿到錢后的行為數據，推測用戶是否會逾期，是否可以繼續(xù)給該用戶借款。例如用戶在某銀行貸款后，又去其他多家銀行申請了貸款，那可以認為此人資金短缺，可能還不上錢，如果再申請銀行貸款，就要慎重放款。B卡模型中，有很多存量管理的子模型，包括激活沉默客戶模型，找出價值較高客戶，增加貸款額度模型等等。

1.3 C card
釋義：Collection scorecard 催收評分卡，對已逾期用戶未來出催能力做判斷的評分規(guī)則。
舉例：催收評分卡是行為評分卡的衍生應用，其作用是預判對逾期用戶的催收力度。對于信譽較好的用戶，不催收或輕量催收即可回款。對于有長時間逾期傾向的用戶，需要從逾期開始就重點催收。逾期天數越多，催收難度越大。

催收一般分為多個坐席，M1，M2，M3等不同坐席員工經驗和業(yè)務能力相差甚大。AI人工智能常用于前期自動化催收。

申請評分卡、行為評分卡和催收評分卡常合并稱為“ABC卡”，應用在貸前、貸中和貸后管理。

1.4 MIS
釋義：Management Information System 管理信息系統(tǒng)。
舉例：MIS_weekly是MIS 系統(tǒng)出的周報，是從風控角度出發(fā)，涵蓋當期重要數據和歷史用戶的風險表現，是授信模塊需重點關注的報表。

1.5 Ser
釋義：service的簡寫?！?ser” 是決策引擎工具SMG3的工程文件格式，故用 ser代指決策引擎規(guī)則版本。
舉例：SMG3（Strategy Management Generation 3）是Experian提供的決策引擎工具，類 似的工具還有FICO的Blaze。決策引擎是一系列規(guī)則的集合，可處理大量的入參，最終輸出結論。決策引擎規(guī)則是授信的核心構成之一，通常每個細分人群都會單獨配置一個Ser，同一個授信流程也可執(zhí)行多個Ser。

1.6 RBP
釋義：Risk-based Pricing，風險定價。
舉例：量化風險管理的一個核心就是風險定價，可以根據用戶人群、模型決策風險、外部征信數據等條件，給用戶授予額度和費率。

2、風控指標部分

2.1 Aging Analysis
釋義：賬齡分析。顯示各期至觀察點為止的延滯率，其特點為結算終點一致，把分散于各個月的放貸合并到一個觀察時間點合并計算逾期比率。

2.2 Vintage Analysis
釋義：統(tǒng)計每個月新增放款在之后各月的逾期情況,同樣也是賬齡分析。與aging analysis不同，vintage以貸款的賬齡為基礎，觀察貸后N個月的逾期比率。也可用于分析各時期的放貸后續(xù)質量，觀察進件規(guī)則調整對債權質量的影響。
舉例：Deliquency Vintage 30+:表現月逾期30+剩余本金/對應賬單生成月發(fā)放貸款金額。

2.3 C 、M
釋義：C和M是描述逾期期數bucket的專有名詞。M0為正常資產，Mx為逾期 x 期，Mx+為逾x期（含）以上。無逾期正常還款的bucket為M0，即C，M1即逾1期（1-29天） 。 M2+即逾2期及以上（30+） 。M2和M4是兩個重要的觀察節(jié)點，一般認為M1為前期，M2-M3為中期，M4以上為后期，大于M6的轉呆賬。

2.4 Delinquency
釋義：逾期率/延滯率。評價資產質量的指標，可分為Coincident和Lagged兩種觀察方式。

2.5 Coincident
釋義： 即期指標。用于分析當期所有應收賬款的質量，計算延滯率。計算方式是以當期各bucket延滯金額除以本期應收賬款（AR）總額。Coincident是在當前觀察點總覽整體，所以容易受到當期應收賬款的高低導致波動，這適合業(yè)務總量波動不大的情況下觀察資產質量。
舉例：常看的一個指標Coincident DPD 30+

2.6 Lagged
釋義： 遞延指標。與coincident相同也是計算延滯率的一個指標，區(qū)別是lagged的分母為產生逾期金額的那一期的應收賬款。Lagged觀察的是放貸當期所產生的逾期比率，所以不受本期應收賬款的起伏所影響。
舉例：Lagged DPD 30+$(%)= Lagged M2+Lagged M3+Lagged M4+Lagged M5+Lagged M6
月末資產余額M1(1-29天): 統(tǒng)計月份月末資產中滿足 1≤當前逾期天數≤29 的訂單剩余本金總和，當前逾期天數為訂單當前最大逾期天數，不包含壞賬訂單。
Lagged M1 =月末M1的貸款余額/上個月底的貸款余額(M0~M6)

2.7.0 PD（Past Due）

例如FPD1，SPD7，TPD30...
前面的字母，F：first，表示第一期逾期，同理 S，T，Q分別表示二 三 四， 后面會用數字表示。 如5PD30。
后面的數字， 指逾期天數，如果一個客戶身上有FPD30的標記，那必然有FPD1 FPD7等小于30的標記。
dpd（days past due）逾期天數，貸放型產品自繳款截止日（通常為次一關賬日）后一天算起。
4期中，任意一期逾期天數超過30天就算壞客戶
需注意的一點，PD類指標通?；コ?，也就是說一個人如果有了FPD標志就不會有SPD標志，SPD表示第一期正常還款但是第二期才出現逾期的客戶。

2.7 DPD
釋義：Days Past Due 逾期天數，自還款日次日起到實還日期間的天數。
舉例：DPD7+/30+，大于7天和30天的歷史逾期。業(yè)內比較嚴格的逾期率計算公式為：在給定時間點，當前已經逾期90天以上的借款賬戶的未還剩余本金總額除以可能產生90+逾期的累計合同總額。其分子的概念是，只要已經產生90天以上逾期，那么未還合同剩余本金總額都視為有逾期可能，而分母則將一些借款賬齡時間很短的，絕對不可能產生90+逾期的合同金額剔除在外（比如只在2天前借款，無論如何都不可能產生90天以上逾期）。

2.8 FPD
釋義：First Payment Deliquency，首次還款逾期。用戶授信通過后，首筆需要還款的賬單，在最后還款日后7天內未還款且未辦理延期的客戶比例即為FPD 7，分子為觀察周期里下單且已發(fā)生7日以上逾期的用戶數，分母為當期所有首筆下單且滿足還款日后7天，在觀察周期里的用戶數。常用的FPD指標還有FPD 30。
舉例：假設用戶在10.1日授信通過，在10.5日通過分期借款產生了首筆分3期的借款，且設置每月8日為還款日。則11.08是第一筆賬單的還款日，出賬日后，還款日結束前還款則不算逾期。如11.16仍未還款，則算入10.1-10.30周期的

FPD7的分子內。通常逾期幾天的用戶可能是忘了還款或一時手頭緊張，但FPD 7 指標可以用戶來評價授信人群的信用風險，對未來資產的健康度進行預估。
與FPD 7 類似，FPD 30也是對用戶首筆待還賬單逾期情況進行觀察的指標。對于逾期30天內的用戶，可以通過加大催收力度挽回一些損失，對于逾期30天以上的用戶，催收回款的幾率就大幅下降了，可能進行委外催收。如果一段時間內的用戶FPD 7較高，且較少催收回款大多落入了FPD 30 內，則證明這批用戶群的non-starter比例高，借款時壓根就沒想還，反之則說明用戶群的信用風險更嚴重。

2.9 Cpd30mob4
cpd用于催收模型，是催收指標，還款表現第四個月月末時點逾期是否超過30天，不包括歷史

3.0 maxdpd30_mob4

四個觀察期（月）內，逾期是否超過30天，包括歷史

3.1 MOB在賬月份

放款后的月份

舉例：

MOB0,放款日至當月月底

MOB1,放款后第二個完整月份

MOB2,放款后第三個完整月份

mob3-3個月為短觀察期，mob6-6個月為長觀察期

3.2 Flow Rate
釋義：遷徙率。觀察前期逾期金額經過催收后，仍未繳款而繼續(xù)落入下一期的幾率。
舉例：M0-M1=M月月末資產余額M1 / 上月末M0的在貸余額
8月M0-M1 ：8月進入M1的貸款余額 / 8月月初即7月月末M0的在貸余額

補充信息：

宏觀經濟中

短期風險可以使用FDP,SPD,TPD進行衡量；
中期風險可以使用30+@MOB4；
長期風險使用90+@MOB6等

To measure the short-term risk, FPD,SPD,TPD could be used; To measure the middle-term risk, 30+@MOB4 could be used; To measure the long-term risk, 90+@MOB6 could be used;

不同產品應用不同指標

Fpd30(現金貸產品)
maxdpd30_mob4 （存量客戶）
Cpd30mob4（催收客戶）

汽車貸壞客戶定義（僅做參考）

說明：由于場景細分，不同場景差異化較大，以上指標說明僅做參考。

3、風控模型部分

3.1 Benchmark
釋義：基準。每個版本的新模型都要與一個線上的基準模型或規(guī)則集做效果比對。

3.2 IV
釋義：information value 信息值，也稱VOI，value of information，取值區(qū)間(0,1)。該值用來表示某個變量的預測能力，越大越好。通常IV值0.3以上的，預測能力較高。

3.3 K-S value
釋義：K-S指klmogrov-smirnov，這是一個區(qū)隔力指標。所謂區(qū)隔力，是指模型對于好壞客戶的辨識能力，區(qū)隔力越強，模型準確度越高，誤判的幾率越低。K-S值越大越好，一般0.6以上用戶解釋能力很高。

3.4 PSI
釋義：population stability index，穩(wěn)定度指標，越低越穩(wěn)定。用于比較當前客群與模型開發(fā)樣本客群差異程度，評價模型的效果是否符合預期。

3.5 Training Sample
釋義：建模樣本，用來訓練模型的一組有表現的用戶數據。配合該樣本還有off-time sample（驗證樣本），兩個樣本都取同樣的用戶維度，通常要使用建模樣本訓練出的模型在驗證樣本上進行驗證。

3.6 WOE
釋義：weight of ecidence，跡象權數，取值區(qū)間(-1,1)。違約件占比高于正常件，WOE為負數。絕對值越高，表明該組因子區(qū)分好壞客戶的能力越強。

3.7 Bad Capture Rate
釋義：壞用戶捕獲率。這是評價模型效果的一個指標，比率越高越好。
舉例：Top 10% Bad Capture Rate是指模型評估出的最壞用戶中的前10%用戶，在樣本中為壞用戶的比率。

3.8 Population
釋義：All Population，全體樣本用戶，包含建模樣本與驗證樣本。

3.9 Variable
釋義：變量名。每個模型都依賴許多的基礎變量和衍生變量作為入參。變量的命名需要符合規(guī)范，易于理解和擴充。

3.10 CORR
釋義：相關系數。Corr的絕對值越接近1，則線性相關程度越高，越接近0，則相關程度越低。

4、風控基礎詞匯篇

4.1 APR
釋義：Annual percentage rate，年度百分率，一年一次復利計息的利率。nominal APR名義利率，effective APR實際利率。

4.2 AR
釋義：accounts receivable，當期應收賬款。

4.3 Application fraud
釋義：偽冒申請

4.4 Transaction fraud
釋義：欺詐交易

4.5 Balance Transfer
釋義：余額代償，即信用卡還款業(yè)務。

4.6 Collection
釋義： 催收。根據用戶入催時間由短到長，分為Early collection（早期催收）、Front end（前段催收）、Middle range（中段催收）、Hot core（后段催收）Recovery（呆賬后催收/壞賬收入）這幾個階段，對應不同的催收手段和頻率。

4.7 DBR
釋義：debit burden ratio，負債比。通常債務人的在各渠道的總體無擔保負債不宜超過其月均收入的22倍。

4.8 Installment
釋義：分期付款

4.9 IIP
釋義: 計提的壞賬準備

4.10 PIP
釋義：資產減值損失

4.11 NCL
釋義：net credit loss，凈損失率。當期轉呆賬金額減去當期呆賬回收即為凈損失金額。

4.12 Loan Amount
釋義：在貸總額

4.13 MOB
釋義：month on book 賬齡
舉例：MOB0,放款日至當月月底。MOB1,放款后第二個完整月份

4.14 Non-starter
釋義：惡意逾期客戶

4.15 Payday Loan
釋義：發(fā)薪日貸款。無抵押的信用貸款，放款速度快，額度低，期限短但利率高。額度低和高利率是該模式的必要條件。

4.16 Revolving
釋義：循環(huán)信用。提錢樂信用錢包給用戶的就是循環(huán)額度，相對應的還有醫(yī)美、教育類的專項額度。

4.17 WO
釋義：Write-off ，轉呆賬，通常逾期6期以上轉呆賬。

參考：Woody：消費信貸業(yè)務風控英文詞匯手冊

延滯率（delinquent%）：計算可分為coincidental和lagged兩種方式，除了各bucket，尚會觀察特定bucket以上的延滯率。如M2+lagged%及M4+lagged等指標。如M2+lagged，墳墓為兩個月前應收賬款，分子為本月M2（含以上）傷胃轉呆賬的逾期金額。M1落入M2以上可確認為物理交款或蓄意拖欠。

不良率（bad%）：bad定義除了逾期戶外，可能還飽含各式債務協(xié)議及高風險控管戶等。

累計WO%：主要目的為觀察期滿客戶的累積損失率，計算樣本為已屆滿總期數后的N期客戶，計算公式為：分母案件第1~（K+N）期的轉呆賬總金額/已滿（K+N）期案件的初貸總金額。K表示為總期數，N表示轉呆賬所需期數。最后1期應繳金額若延滯，經過N個月后才會轉為呆賬。轉換為年化后才較易解讀?？删_計算該產品整個生命周期結束后的實際損失率。但在中長期貸放產品中較少使用。

審核金額/件數：檢視征審人員的作業(yè)績效及工作壓力。

核準金額/件數：檢視征審尺度的重要觀測值之一，常配合核準率、撥貸率和延滯率等指標一起進行綜合判斷。

撥貸金額/件數：多寡直接影響應收帳水平。

金額核準率/件數核準率：常見的核準率計算方式有兩種，第一種的分母為當月進件量、分子為當月核準量。另一種方式為：當月核準件加拒絕件/當月核準量。

違例核準率（deviation%）：計算方式為：（違例核準案件數）÷（核準+拒絕案件數），特例核準一般限定在總審核量的10%~20%。

撥貸率：核準率×撥貸率。

各類占率：泛指各種維度下的戶數、進件、撥款、余額等占有率。常常與核準率及延滯率搭配使用。

月負比：另一種衡量還款壓力的指標：（推估每月各項貸款月付額+最低生活費）÷月收入

貸后N月的delinquent%：將其中幾個重要觀測點的數字取出（如貸后6個月及12個月的delinquent%）置于綜合分析報表中。在delinquent%的選擇上，一般建議采用“M2+lagged%”，若遇延滯反映較慢的產品，則定為“M1+lagged%”

平均額度：主要在觀察不同產品及群組間額度的差異

風險等級（risk grade）：早期多位rule base，今年由于評分模型普及，越來越多銀行采用信用評分來劃分客戶風險等級score base。

惡意延滯率（non-starter%）：原始定義為“貸后從未繳款客戶”，主要目的為找出惡性欺詐的案件。

授權核準率（authorization）：原信用卡特有的業(yè)務，信用卡交易皆須通過授權系統(tǒng)或授權人員的檢核才能成立。為維護交易順暢，授權和準率不宜過低。

命中率（hit%）：用于信用卡的中途授信及早期預警報表，所謂命中率意指控管后一定期間內客戶發(fā)生延滯的幾率。命中率過低可能表示浮濫或風險判斷方向有誤。

可用余額（open to buy，OTB）：常與命中率指標一同出現，計算方式為先找出證實控管命中的客戶，再會整這些客戶遭控管時的信用卡可用余額，此數字可視為銀行因控管而減少的損失。

詐欺損失率：計算方式為：詐欺損失金額除以簽賬金額，功能為觀察信用卡簽賬金額中，發(fā)生偽冒詐騙狀況并造成損失的比率。

遞延率（flow through%）：計催收單位最常使用的績效指標，觀察前期逾期金額經過催收之后，仍未繳款而于次期繼續(xù)落入下一bucket的幾率。

累計遞延率：計算方式為特定區(qū)間各bucket的flow through%相乘。

實收金額：催收人員實際收回的金額