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征信数据模型

征信行业的数据建模,最好还是传统风控转过来做所谓的大数据模型。说的更明白些,做这种信贷类模型,业务经验也是少不了的。

所以当自己是个菜鸟,或者没有思路构造原始特征的话,去业务那转两圈。

业务,或者风控、征信、信审部门讨厌的人群,大多是有些问题的,例如

  • 信用白户。没有信用历史记录的
  • 替人担保的。担保人是要负连带责任的,如果贷款人不能按约还款,担保人就需要代替偿,如果以房产作为抵押进行担保,那么贷款人债务还不上,担保人的房产就面临拍卖风险
  • 信用卡过多。正常在2-5张
  • 频繁申请提额。信用卡每一次提额都会在征信报告中体现出来。如果申请被拒,不要重复申请,询问原因后,再申请
  • 频繁查询征信或办卡。申请信用卡或贷款,都是自动默认授权银行查看用户征信报告的,那么这些查询记录都会在征信报告中体现出来。查询记录越频繁,说明客户越急着借款。
  • 习惯性逾期。逾期记录会在征信报告中保留5年

 

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