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Credit Scoring

SAS® 企业级挖掘 信用评分

集成记分卡的开发、部署和监控,以做出更好的决策。

使用高级预测分析和内部专业知识来构建、验证和部署更好的信用风险模型。通过了解导致拖欠、违约和呆账的特定风险特征,准确地评估和控制现有消费者投资组合中的风险。简化您的信贷审批流程,并改进您的获取、保留和收集策略。

优势

缩短数据准备时间。

通过访问、转换、清理和准备所有必要的数据(包括第三方机构、应用程序、账单支付和收款数据)来节省时间和资源。快速轻松地检查各种大小的数据集的模式、异常和缺失值。内置的交互式节点为探索、转换、缺失值补缺、离群值分析和关联分析提供了许多选项。

快速轻松地制作记分卡。

为几乎所有类型的消费贷款产品(账户、信用卡、贷款、抵押贷款)创建和部署信用记分卡,从而做出更好的信用决策并减少损失。您可以使用 WOE 变量或分组变量(作为逻辑回归模型的输入导出)来为每个属性计算记分卡点,并且可以手动将记分卡点分配给属性。

了解关系和行为。

我们的解决方案专门检查数据,让您可以更轻松地理解关系,并使用线性模型对非线性依赖性进行建模。这使您可以控制开发流程,并深入了解风险预测因素的行为。该节点还可以筛选特征,从而使用潜在的预测变量,而不使用其他变量。

自动创建目标变量。

作为选择偏见、不切实际的期望和模型过度自信的一种补救措施,我们提供了三种行业公认的推断拒绝数据的方法 – 模糊增强、打包和硬截止。您可以快速地对信用风险模型在已知人群和整个“门户”人群的表现进行更可靠的估计。

截图

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功能

Credit Scoring
  • 灵活的数据准备和管理。
  • 屡获殊荣的预测分析。
  • 获得专利的最佳严格分箱方法。
  • “数据分区”节点。
  • “交互式分组”节点。
  • “记分卡”节点。
  • “拒绝推断”节点。
  • 与 SAS 银行信用评分无缝集成。

技术信息

SAS 为我们提供了一个可以完全控制信用风险的集成环境。现在。我们现在可以快速、准确地执行数据挖掘、复杂的统计分析和模型开发,以评估和控制现有信贷组合中的风险。

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