获客阶段：用户响应模型，风险预筛选模型。
授信阶段：申请评分模型，反欺诈模型，风险定价模型，收益评分模型。
贷后阶段：行为评分模型，交易欺诈模型，客户流失模型。
催收阶段：早期催收模型，晚期催收模型。
- 获客阶段
- 用户响应模型 ：
- 背景和目的：在互联网金融的获客过程中，金融机构需要预测潜在客户对营销活动（如广告推送、信贷产品推荐等）的响应概率。用户响应模型主要用于筛选出更有可能对金融产品或服务感兴趣的客户，从而提高营销资源的利用效率。
- 细节解释：该模型通常会考虑客户的基本信息（如年龄、性别、职业等）、过往金融行为（如是否有过类似金融产品的使用记录）、渠道信息（如客户是通过何种渠道了解到产品的，是社交媒体广告还是搜索引擎营销等）等因素。例如，一个年龄在25 - 35岁之间、经常在网上购物且对金融资讯比较关注的用户，通过金融机构的官方网站了解到一款信贷产品，这个用户可能就有较高的响应概率。
- 风险预筛选模型 ：
- 背景和目的：在大规模营销活动吸引潜在客户后，需要快速筛选出存在高风险特征的客户，避免将资源浪费在那些可能不符合风控要求的客户身上。
- 细节解释：它会综合考虑一些风险指标，如信用记录（是否有逾期、欠款等不良记录）、多头借贷情况（是否在多个金融机构同时申请贷款）、关联风险（如是否与黑名单客户存在关联关系）等。比如，如果一个潜在客户的信用报告显示他在过去一年内有多次小额贷款逾期记录，那么通过风险预筛选模型，就可以初步判断这个客户存在较高的风险，需要谨慎对待或者进一步深入调查。
- 用户响应模型 ：
- 授信阶段
- 申请评分模型 ：
- 背景和目的：当客户正式提交金融产品（如贷款、信用卡等）的申请后，金融机构需要综合评估客户的信用风险，决定是否给予授信以及授信的额度。申请评分模型就是为了量化这种风险而建立的。
- 细节解释：该模型会分析大量的客户数据，包括个人基本信息（如收入水平、资产状况等）、信用历史（如信用评分、信用账户数量等）、工作稳定性（如工作年限、行业稳定性等）等。例如，一个有稳定工作（工作年限超过5年）、较高收入（月收入超过当地平均水平的2倍）且信用记录良好（信用评分在700分以上）的客户，在申请贷款时通过申请评分模型计算出的风险评分可能较低，更有可能获得较高额度的授信。
- 反欺诈模型 ：
- 背景和目的：随着互联网金融的快速发展，欺诈行为也日益复杂和多样化。反欺诈模型的目的是识别和防范各种欺诈申请，保护金融机构的资产安全。
- 细节解释：它会利用多种数据和技术手段，如设备指纹（识别客户申请设备的唯一性特征）、行为数据（如申请时的操作速度、按键频率等异常行为）、地理位置信息（如是否存在异地申请、频繁变更申请地点等可疑情况）以及黑名单数据（包括已知的欺诈分子名单、欺诈团伙关联信息等）。例如，如果一个客户在短时间内从不同的地理位置频繁提交贷款申请，或者其设备指纹显示与多个高风险欺诈设备相似，反欺诈模型就会发出警报，提示该申请可能存在欺诈风险。
- 风险定价模型 ：
- 背景和目的：根据客户的风险水平来确定金融产品的价格，确保金融机构在承担风险的同时能够获得合理的收益。
- 细节解释：除了考虑客户的信用风险（如通过申请评分模型得到的风险评分）外，还会结合市场利率水平、产品成本、预期损失率等因素。例如，对于信用风险较高的客户，其贷款利率可能会相应提高，以补偿金融机构可能面临的更高的违约风险；而对于信用良好的客户，可以给予较低的利率优惠，以吸引优质客户资源。
- 收益评分模型 ：
- 背景和目的：用于评估客户能够为金融机构带来的潜在收益，帮助金融机构在授信决策过程中不仅考虑风险，还要兼顾收益。
- 细节解释：该模型会考虑客户可能使用的金融产品或服务的范围（如是否会同时使用储蓄、投资、信贷等多种产品）、使用频率（如信用卡的刷卡频率、贷款的使用次数等）、利润贡献度（如信贷产品的利息收入、中间业务收入等）等因素。例如，一个经常使用金融机构信用卡进行高额消费并且能够按时还款的客户，除了信贷利息收入外，还会为金融机构带来商户手续费等中间业务收入，通过收益评分模型评估后，这个客户可能会被视为高收益潜力客户，在授信时可以给予更灵活的额度和优惠政策。
- 申请评分模型 ：
- 贷后阶段
- 行为评分模型 ：
- 背景和目的：在客户获得贷款后，金融机构需要持续监控客户的行为，以便及时发现风险变化。行为评分模型用于评估客户在贷后的还款行为和其他相关行为（如消费行为、资金使用行为等）是否存在风险迹象。
- 细节解释：它会跟踪客户的还款记录（是否按时还款、是否出现逾期情况以及逾期的程度等）、账户资金流（如资金进出的频率、金额大小、来源和去向等）、消费模式（如是否出现异常消费，如突然在高风险行业或境外进行大额消费等）等因素。例如，如果一个客户在正常还款几个月后，突然出现连续两次逾期还款，并且其账户资金流出频繁且金额较大，行为评分模型就会降低其评分，提示金融机构需要加强对该客户的监控。
- 交易欺诈模型 ：
- 背景和目的：重点防范客户在使用金融产品（如银行卡交易、在线支付等）过程中的欺诈行为，保障客户资金安全和金融机构的交易安全。
- 细节解释：会实时监控交易数据，包括交易金额（是否出现异常大额交易）、交易时间（是否在非客户正常交易时间进行交易）、交易地点（是否为高风险地区或与客户常驻地不符的地点）、交易方式（如是否采用高风险的支付方式，如无卡支付等）等因素。例如，如果一张银行卡在凌晨时分在境外进行了一笔大额交易，而客户平时很少有境外交易记录，交易欺诈模型就会触发预警，对该交易进行进一步核实，可能会采取暂停交易、联系客户核实等措施。
- 客户流失模型 ：
- 背景和目的：预测客户是否会流失，以便金融机构提前采取措施进行客户挽留。
- 细节解释：会考虑客户的活跃度（如是否不再使用金融产品或服务、使用频率大幅下降等）、满意度（如通过客户反馈、投诉率等来衡量）、市场竞争因素（如是否有竞争对手推出更有吸引力的产品）等。例如，如果一个客户之前每月都会使用信用卡进行多次消费，但最近几个月几乎没有使用，同时对金融机构的客服投诉了几次服务质量问题，客户流失模型就会预测这个客户有较高的流失风险，金融机构可以通过提供优惠活动、改善服务等方式来挽留客户。
- 行为评分模型 ：
- 催收阶段
- 早期催收模型 ：
- 背景和目的：在客户出现逾期初期，及时识别出那些有可能通过简单催收措施就能够恢复还款的客户，提高催收效率，降低逾期损失。
- 细节解释：该模型会考虑逾期的时间长度（如刚刚逾期几天）、逾期金额（相对较小的逾期金额可能更容易催收）、客户历史还款记录（以往是否有过逾期但很快恢复还款的情况）等因素。例如，一个客户只是逾期了3天，逾期金额较小，并且之前的还款记录良好，早期催收模型可能会建议通过发送短信提醒或电话提醒等温和的催收方式，提醒客户尽快还款。
- 晚期催收模型 ：
- 背景和目的：针对那些长期逾期、催收难度较大的客户，制定更有效的催收策略，尽量减少金融机构的损失。
- 细节解释：会综合考虑客户的还款能力（如收入状况是否恶化、资产是否已经变卖等）、还款意愿（如是否拒绝沟通、是否有恶意拖欠的迹象）、债务情况（如是否存在多个债务纠纷）等因素。例如，对于一个长期逾期、收入不稳定且拒绝与催收人员沟通的客户，晚期催收模型可能会建议采取法律手段，如起诉、委托专业催收机构等更加强硬的措施来追讨欠款。
- 早期催收模型 ：