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雷达卡
首先谈一谈在银行信贷业务中关于“模型”的基本概念。
习惯上讲到模型，大众理解就是评分卡，其实不然。
笔者认为“模型”一词在信贷领域的理论定义，是指预置在信贷业务流程某个环节中的一整套自动化程序，经过该程序的计算，每个信贷样本可以根据输入信息获得一个结果值。从价值上来看，模型的应用是银行在信贷业务中实现数字化和自动化的一个关键步骤和表现。
评分卡显然是一个模型，更为准确一些我们称之为评分模型。而配置在信贷系统中的各种自动化计算和执行的业务规则，其实也是属于“模型”的范畴，我们可以称之为规则模型。再进一步解剖，评分模型也可以看成是一种特殊的规则模型。
一条规则往往是指只需要经过一项算术或逻辑计算就能得到的结果。一张评分卡则是指需要经过多项算术或逻辑计算，并且每项计算结果为一个独立数值，而最后结果则是各项计算结果值的加总。
一条规则往往是强在对于一个特殊的单元、或一个特殊的子群发挥作用；在实际应用中通常会需要有很多条规则，于是放在一起组成规则集；一个规则集里面的各条规则之间，往往是很离散的关系；而一张评分卡则是强在对于整个对象群体综合发挥作用，各项分值之间是非常紧密的关系。
所以我们讲到开发模型，不是说必定是开发一个评分卡。实际应用中，根据具体的信贷产品、业务流程和数据质量，有的时候就只需部署一些自动化的业务规则（集），而这些规则（集）往往也是需要通过数据分析开发获得的。
至于为什么很多人习惯上就只是将评分卡称之为模型？这个应该是和国内银行业内过去多年自动化和数字化程度不高的行业大环境是有关系的。
因为在国内银行信贷业务的传统运营模式中，业务规则（也称为策略）是一直存在的，不过都是写在文件中的条款，而不是部署在系统中自动化计算和执行的程序。业务人员都是根据这些文件中的条款指令进行人工作业的，包括检查、审核、审批、服务等等。到了近期，随着数据和系统应用的提高，业界是伴随着评分卡的引进同步开始接纳信贷业务流程化和信贷系统自动化决策的模式。在因果逻辑引导的思维惯性下，人们也就习惯于将模型等同于评分卡了。
当今金融科技的发展，随着大数据和人工智能相关的技术越来越多地被应用到银行信贷业务中，模型的概念也变得更广了，不仅仅是指传统的规则模型、评分模型，也包括了各种其他的携带算法的模型，如机器学习模型等。
继续谈一谈银行用于信贷资产信用风险管理的内评模型，也称为合规模型。所谓内评模型，是指银行在巴塞尔合规项目中使用高级内评法所开发的信用风险管理模型。
国外银行界开始推行巴赛尔合规，最早开始于上个世纪九十年代后期。伊始的实施方法都还是比较简单的基本估算法。随着合规实施和应用的不断演进，银行界发现很多合规标准的估算，尤其是信用风险加权资产评估方面，是可以进一步利用符合业务逻辑和监管逻辑的定量化方法来细化实现的，于是就开始逐步推出了基于对不同资产进行定量化细分的高级内评法（AIRB）。
在巴塞尔合规的实施过程中，能够细致地用到定量化模型方法来管理信用风险的，主要还是在估算违约概率的PD模型，违约损失率的LGD模型和违约风险暴露的EAD模型这三个环节。而在其中，使用评分卡技术真正发挥作用的，则以PD模型居多。
运用评分卡技术的PD模型，通常是在信贷资产的账户层面开发，并且是以账户状态作为实现量化细分开发不同评分卡的依据，由此产生了ABC卡的概念。其中，A卡（申请卡）是针对处于新开立前期6个月之内且未发生逾期的账户，B卡（行为卡）是针对处于开立6个月之后且未发生逾期的账户，C卡（催收卡）是针对处于1-60天逾期状态的账户（也有做法只是针对处于1-30天逾期状态的账户）。而此处为什么称之为申请卡或行为卡或催收卡，我们在下一节关于决策评分模型中一起介绍。
其实刚开始的时候，引进评分卡方法用以估算信用风险加权资产，出发点可能真的就是为了合理合规地减少风险准备金，从而为银行的日常运营减负。从这个角度讲，银行引进定量化细分账户类别的高级内评法开发各种内评模型，其出发点与进行合理避税一类的工作有着相似之处；而为银行开发内评模型的外部专家，与提供税务咨询服务的外部专家所起的作用也有很多相似之处。
然而这样的话，银行花钱开发这些模型，就变成是一个官样文章，仅仅是合规应对，与实际业务脱钩。而经过人们仔细研究发现，对信贷信用风险加权资产进行违约概率估算的需求和结果，与实际信贷业务中对于不良资产进行估算的需求和结果，是非常接近和相符合的。
于是银行人也进一步提出，合规模型尤其是PD模型，还可以直接应用到银行的信贷实际业务过程中去，帮助业务决策判断，并为此做了很多有益的尝试，从而也使得银行将达标巴塞尔合规实现全面风险管理的工作脱虚向实。
再谈一谈银行信贷业务中的决策模型，重点谈谈决策评分卡。
银行在实际信贷业务流程中使用定量方法，利用数据模型支持业务决策，这种模型我们习惯上称为决策模型。如果此时就是一个评分模型，则称为决策评分卡或决策评分模型。
在国外银行的信贷业务历史上，决策评分模型的使用其实是先于内评评分模型的使用。最早约在上世纪八十年代中期，就有金融机构开始在信用卡申请的自动化审批过程中使用决策评分模型，并随后也在其他各种个人贷款业务和小微企业贷款业务的自动化审批中陆续开始使用决策评分模型。到了上世纪九十年代，国外金融机构又尝试将决策评分模型应用到信贷业务的贷后管理中去。
在信贷业务的审批过程中应用的评分模型称为申请评分卡，其目标就是帮助银行审批贷款申请，决定予以通过或拒绝。申请评分卡所使用的输入信息，以客户申请时候所能够获得的客户信息、征信信息和其他申请信息为主。
在信贷业务的贷后管理过程中应用评分模型，其应用场景和目标则是较为分散。比如可用于对授信额度的后继管理，为提升、减低或冻结额度提供决策依据，可用于对信用卡或其他循环授信的用户是否续约提供决策依据，可用于正常账户是否会发生逾期的预警依据，也可用于对已经发生逾期的账户分配催收对策的依据等等。
所有这些应用在贷后过程中的评分模型，有一个特点就是此时评分卡的输入信息是可以使用此信贷账户开立之后客户的行为信息，主要就是客户曾经的还款行为记录。实践也证明客户的还款行为确实是能够对这类评分模型的应用目标做出较好的预测。进一步也看到，对于当前账户状态为未逾期的和为逾期的，评分模型应用效果对于客户行为数据具体选择是很依赖的，故最好是按账户状态区别对待。因此，人们就习惯于将未逾期账户基础上的评分卡称为行为评分卡，而将逾期账户基础上的评分卡称为催收评分卡。
所以也就有了决策评分模型A（Application申请）卡、B（Behavior行为）卡、C（Collection催收）卡称呼的来源。而高级内评法中的PD评分模型，是沿用了这个思路来进行模型细分，则一般也就按图索骥称为ABC卡了。
最后谈一谈信贷业务管理中内评的PD评分模型和决策评分模型，在应用时候的一些区别。
前面提到，为了合规而开发的ABC卡，在理论上是应该与为了实际业务决策而开发的ABC卡相互兼用的。事实上在国内大多数银行也是这样去实践的。不过实际应用中还是存在不少具体案例，金融机构是将内评评分模型和决策评分模型各自分开开发和实施。
评分模型作为银行实现数字化应用的一个手段，其开发流程一定是围绕着业务目标展开的。银行在信用管理评分模型开发的时候，首先就是要确定什么是“坏”账户，以及在评分模型应用时候哪类账户是属于“排除（Exclusion）”的。
对于内评评分模型，既然以估算违约概率为目标，而对于违约的定义业界基本上又是统一的，就是90天及以上的逾期账户，那么“坏”账户的定义也就基本上是统一的。另外，内评评分模型的应用是需要对所有的账户进行违约概率的估算，所以内评评分模型一般都尽量不用或少用“排除”规则，而是使得评分模型对所针对的细分群中的账户进行全覆盖。总之，不同金融机构和不同金融产品的内评评分模型的开发过程相差不大。
对于决策评分模型，则在实际场景中的业务目标往往是比较分散多样化。这也是部分银行区别对待内评评分模型和决策评分模型的关键因素。
决策评分模型中的申请评分卡，在实际应用中是用得最多最普遍的，其业务目标就是运用评分卡支持信贷业务的审核审批决策。
首先，实际场景中的信贷审核审批，往往是有着不少的先决条件，即有一类客户会直接拒绝而另外一类客户会直接通过等等。这些在审批过程中就是依靠一系列审批规则直接判断，在评分卡开发中即对应那些排除规则。在个别场景下，排除规则的适用范围甚至可以达到总体适用范围的三分之一以上。
其次，即使是在采用了申请评分卡的信贷审核审批实际场景中，还是存在不少银行，是将申请评分卡作为补充手段而只用于部分贷款申请或部分审核审批环节，余下的贷款申请或审核审批环节还是依靠人工判断而不是全程系统自动化决策。在这种场景下，适度增添和用好排除规则可以使得评分卡的应用，对于自动化决策所适用范围能达到更精准的高度。
第三，对于一些高频小额短期限的信贷品种，超过30天或60天的逾期案例往往就都直接会发展成为超过90天的逾期。银行从管控风险的角度出发，更恰当的是在评分卡的开发中，直接将30天及以上的逾期账户或60天及以上的逾期账户，定义为“坏”账户。
所有上述这些因素，包括还有一些其他各自个别的因素，诸如某些特殊的数据源原因和系统原因，都可以使得银行最终选择将决策申请评分卡，单独予以开发实施，而不是直接套用内评申请评分卡。
决策评分模型中的行为评分卡，在上一节中我们也解释了，其业务目标相对更为分散。所以部分银行，从一开始就定位是根据具体的业务场景，独立开发一个或多个相关的决策行为评分卡。例如预警评分卡和额度管理评分卡可以是两张不同的行为评分卡。
还有一种情况。在实际应用中，决策行为评分卡可以是不在单个账户层面而是在客户层面应用的。此时当一个客户在银行中有多个存量信贷账户的时候，决策评分卡是输出一个对于客户的整体评估结果。然而在类似的情况下，内评的PD模型则还是需要对于每一个账户单独进行违约概率估算的。
另外，在应用高级内评法估算违约概率，不管是否开发评分卡，对于未逾期信贷账户的PD模型是必须需要的。而在实际业务中，目前银行中也不是对所有的信贷品种都需要行为评分卡支持贷后决策、或都有明确的应用行为评分卡的业务目标。
综上所述，决策行为评分卡的应用场景和范围，与内评行为评分卡的应用场景和范围，会有相对比较大的不同。
决策评分模型中的催收评分卡，其应用状况与决策行为评分卡大同小异，其与内评催收评分卡之间的差异也是和上述关于行为评分卡的叙述是很相似的。这里就不费赘了。
在实际应用中的决策催收评分卡，有一种情况是例外的。评分卡不是建立在信贷账户层面上，而是建立在催收案例层面上。这种特殊催收评分卡的应用目标，不是对于进入逾期的账户进行催收分配管理，而是对于具体的催收操作进行优化管理。
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