互联网金融风控：申请评分卡深度解析

"该金融风控建模教程涵盖了信贷违约的基本概念、申请评分卡在互联网金融业的应用、贷款申请数据的解析、非平衡样本问题及其解决方案，以及过抽样和欠抽样技术，特别是SMOTE算法。课程由小象学院提供，强调了对信用违约风险的理解，包括违约概率、损失率、风险敞口等关键指标，并讨论了个贷中的违约定义和实例。" 金融风控建模是金融领域的重要组成部分，尤其是在互联网金融业中，它借助先进的数据分析和机器学习技术来评估和管理信贷风险。申请评分卡作为一种风险管理工具，用于量化借款人的信用风险，帮助金融机构在贷款审批过程中做出更准确的决策。评分卡通过将复杂的信用评估模型简化为易于理解的分数，使得审批过程更加标准化和高效。 教程首先介绍了信用违约风险，这是金融风险的核心类型，涉及交易对手未能履行合同义务可能导致的经济损失。违约风险由多个组件构成，如违约概率（PD）、违约条件下的损失率（LGD）、违约风险下的敞口暴露（EAD）、风险权重资产（RWA）以及期望损失（EL）。这些指标为金融机构提供了评估借款人信用状况的全面视图。 接着，教程探讨了个人违约、公司违约和主权违约的不同类型，以及在个贷中常见的违约定义，如M3&M3+逾期、债务重组、个人破产等。通过案例分析，如趣店、宜信和陆金所的相关事件，可以深入理解实际操作中的信用风险管理和应对策略。 在贷款申请环节，数据扮演着至关重要的角色。教程会讲解如何收集和描述这些数据，同时指出在处理贷款申请数据时可能遇到的一个挑战——非平衡样本问题。非平衡样本是指正负样本比例严重失衡的情况，这可能导致模型过于偏向多数类样本，忽略少数类样本的重要性。为了解决这个问题，教程提到了过抽样和欠抽样的技术，尤其是合成 minority class oversampling technique (SMOTE) 算法，这是一种常用的方法，用于创建新的少数类样本，以平衡训练数据集。 整个课程旨在帮助学习者掌握金融风控的核心知识，理解并应用申请评分卡，解决非平衡样本问题，以及利用机器学习技术提升风险预测能力。课程由小象学院提供，强调了知识产权保护，并提供了多种联系方式以获取更多课程信息。通过这个教程，学习者可以深入理解金融风控体系，提升在实际工作中的风险控制能力。