应用评分卡是依据申请人和贷款信息，对客户信用状况进行基于统计的分析，与PD（违约概率）直接相关，是银行机构进行监管报告和衡量资本充足性的关键参数之一。评分越高，PD越低。
应用评分卡的优势：
- 降低逾期率，高效地区分好用户和坏用户。
- 预测现金流或损益表，预留有效资金。
- 加速应用过程，几分钟内得到结果。
- 整合基于风险的定价方法，低风险客户获得更好利率。
构建应用评分卡的步骤：
- 数据准备：获取历史贷款数据，验证质量，确保数据量足够（建议至少2,000条记录），进行数据清洗、异常检测和缺失值处理。收集信用机构数据和社交媒体数据。
- 数据分析：使用SAS/R/SPSS/Python等工具进行数据分析，对连续变量进行分类，分析相关性，过滤数据，分割数据集为训练集、验证集和测试集。
- 确定观测期：定义“不良”/“违约”债务，通常60至90天逾期视为违约，将任务转化为二元分类问题。
- 建模：通常使用逻辑回归，有时是决策树，很少使用人工神经网络。
- 模型评估：使用基尼系数、ROC曲线、混淆矩阵等评估模型的精确性和稳定性，选择和提升模型。
- 生成评分卡：从模型中选择比例尺，执行PD到分数的转换，进行风险箱和截止点选择，形成高层次风险信用政策建议。
结论：
应用评分卡是信用风险管理的重要组成部分，有助于企业更有效地运营业务、监控投资组合和盈利能力，并在涉及底线时做出明智的选择。评分卡应作为整体信用策略和流程的一部分，并建立相应的监控框架和警报系统，每季度至少进行一次性能检查，确保其有效性。
