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雷达卡
我的那张用了好几年的信用卡，终于要结束它的使命，已经在今年的7月份到期了。新的卡片，在上周一送来。
我拆开了新的信用卡的资料，还是跟以往一样，上面的卡片信息如下：
仔细分析信用卡的还款日信息数据，可以梳理出以下这张账单信息图：
账单：
通过这张还款账单表，我们可以巧妙地用最长免息还款期来帮我增加现金流。之前有好几个朋友的房产的首付就是通过这样的方式，用几张信用卡循环使用，互相套出来的。
具体细节如下：
比如在上图中，账单日是8月3日还款的，如果我们就在3号当天刷卡，很明显我们当天的账单就会入账，最晚的还款时间就是8月21日，这样算下来我们就产生了最短免息还款期18天；而如果我们是过了8月3日的第二天8月4日还款的，那这个账单会一直滚动到9月3日才会入账，很明显，如果最后的还款日是9月21日，那产生的最长的免息期足足有49天；
账单日是指发卡银行每月会定期对你的信用卡账户当期发生的各项交易的记录的日期，巧用银行的账单日让我们足足多了一个月的资金缓冲期。当然我们每一张信用卡，肯定不止一个账单，银行更多以订单的形式来记录客户的行为。
由此，账单可以衍生出订单。
订单
订单就是由一条条的账单组成。那观察一份订单表，可以发现，一份订单因为有多条账单信息，代表着对应着客户多条还款行为。
那具体如何定义客户在一份账单里的还款表现，我们采用的判断指标是什么？如何判断客户的行为在我们整张订单里的表现的好坏。
为了解释情况这个问题，请看下面这份详细的订单
随着数据的增加，业务也会趋向复杂。向各位介绍下这个图表的逻辑：历史还款天数也即客户曾经发生过逾期的情况，它相对于当前的日期而言不算逾期。
比如第一期2019年1月21日这期账单而言，实际还款日拖后两天即1月23日才还款，也即曾经逾期2天，所以历史逾期天数也是2天；继续分析这期账单，它相对于8月10日，当前的逾期天数应该是0天，不算是逾期的，所以当前逾期天数是0；
再比如当前日期是8月10日，相对第7期账单而言，当前的逾期天数为20天；如果当前的日期是8月1日，仍相对第7期账单，当前的逾期天数就为11天。
所以分析可得：
- 历史还款的逾期天数还款后不会发生改变
- 历史逾期天数一定会大于当前逾期天数
在信用领域判断资产质量的一个指标自然是逾期指标。那在我们分析这份订单详情的时，上表中客户的订单的逾期天数究竟是以历史逾期天数为准，还是以当前逾期天数为准？
不管是历史逾期天数还是当期逾期天数，在判断订单的逾期天数的时候，都应该取与之相关的最大值。
比如上面这张表中，加入当前时间是2019年8月10日，当我们计算客户的最大的逾期天数的时候，取的应该是客户最大的历史天数，即该客户逾期的订单的逾期天数是111天。而如果当前时间是2019年8月1日，当我们计算客户的逾期天数的时候，就是102天。
一位客户对应的订单有时，可不止一张，比如在同一家银行我有多张信用卡。所以到了实际业务层面的分析上，还需要分析多张订单的情况。弯弯绕绕，我们分析账单、订单，最后分析的目的都是应该分析一位客户的还款行为。而分析的结果我们除了做相关的资产分析报表外，或者开发一张贷中评分卡。
以下，我们以贷中评分卡展开介绍。
客户整体判断情况---贷中评分卡
这里引进了贷中评分卡。做过银行信用卡B卡开发的同学都知道，在客户通过授信通过使用后，我们还会根据客户的还款行为，开发一套贷中行为评分卡。
B卡则是在申请人有了一定行为后，有了较大数据进行的分析，一般为1-5年。
而在分析客户的标签的时候，很明显需要根据客户一张或者多张订单的还款数据定义客户的好坏状态。这里其实我们深挖一下，其实就是分析每一条账单的还款行为。
比如对于现在有一期24期的产品，在观察节点开始，我们定义某个客户在未来6个月的期限内30+的为坏客户。那对于这个客户，理论上我们就可以先划分为18个样本，而对于每一期账单，我们都可以单独观察他实际的还款状态，如果在观察节点之后的6个月内，有发生dpd30+的行为，我们都会把它单独拎出来，作为一个样本。
对于这个贷中评分卡的介绍，限于篇幅，更详细的内容晚些会更新到知识星球，大家可以上去查阅。当然也欢迎在上面@我们提问。谢谢
写在最后：
客户的账单构成了订单，账单是判断客户行为的最小行为判断单位。
我们计算一位客户逾期程度的时候，只要客户有逾期的历史，污点就会长期存在在记录档案中，并且在统计相关指标时候都是选择最大的逾期时间作为衡量客户的逾期风险。从这里我们也可以发现计算风险的原则——宁可谨慎，宁可保证风险不被扩大化，而不是风险被低估了。所以无论账单、订单，如果其暴露的风险以及相关资产，我们对风险预估都有个相对而谨慎的统计口径，这是一个分析的逻辑，行业内的通用原则。
看到这里，我们提醒各位，珍惜好自己的征信数据。借钱了一定要还钱，跟老赖say no。
THE END
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