如何建立面向新金融消费者的信用评分

　　【财新网】（专栏作家 刘新海）信用评分是利用数学模型将相关数据转化成某个数值来指导信贷决策。信用评分是统计学和机器学习在金融和银行业中最成功的应用之一。信用评分提高了信息传达效率，量化结果可以取代征信报告中描述性和高度主观的语言，使信贷审批人员能够更容易比较潜在借款人。信用评分在消费信贷过去60年的显著增长中发挥了关键作用。如果没有准确和自动化的风险分析工具，放贷机构不可能以目前的方式（大规模自动化）发放消费信贷。最初，信用评分只跟贷前申请有关，进入21世纪后，信用评分更多地用统计模型来管理信用，包括对风险、业务响应、收入和客户保留四个方面的衡量，应用场景有市场营销、申请审批、账户管理和催收回收等（整个信用风险管理周期）。