传统评分卡模型建模流程

传统评分卡模型是一种广泛应用于信用风险评估、欺诈检测等领域的统计方法。这种模型通常包括两个主要步骤：首先，通过逻辑回归等方法从大量历史数据中提取出一组特征，这些特征通常包括客户的基本信息、信用记录、消费行为等；然后，根据这些特征建立一个评分卡，用于对新客户的信用风险进行评估。评分卡的表现形式通常是一系列加减分规则，得分越高，表示客户的信用风险越低。这种模型的优点是简单易懂，易于实施，但由于其基于历史数据，可能无法准确预测未来的风险变化。