江苏银行对数字解读的验证和应用探索

个人信用报告数字解读（以下简称“数字解读”）产品是人民银行征信中心利用个人征信系统的信贷数据，使用统计建模技术开发出来的个人信用风险量化服务工具，用于预测放贷机构个人客户在未来一段时间内发生信贷违约的可能性。数字解读的诞生标志着我国个人征信体系迈入风险可量化的新阶段，为各征信接入机构提供了一套通用性征信评分体系，有利于各机构更加客观、全面、准确地评估借款人的信用风险水平。

江苏银行消费金融与信用卡客户主要覆盖江苏、北京、上海、浙江、广东等经济发达地区。随着互联网金融的发展、新业务的开拓以及综合化经营的加快推进，其消费金融与信用卡业务市场空间与未来发展潜力将更大。对数字解读产品的验证表明，无论在贷前审批还是贷后管理环节，该产品对江苏银行消费金融与信用卡业务客户的区分能力、排序能力及稳定性强、覆盖率高。同时，通过与本行内评分模型及策略交叉使用，能更有效识别风险。

数字解读的验证结果

贷前审批

选取江苏银行2013年1月-2014年6月信用卡新增客户作为样本，从性能和应用两方面对数字解读进行验证（表现期18个月，违约客户定义为曾经出现90天逾期）。其中，性能验证包含区分能力、排序能力及稳定性，应用验证包含新增客户覆盖率、降低风险。

在区分能力、排序能力方面，数字解读作用于新增客户的KS值为43.63，GINI系数为54.33。图1是数字解读对于信用卡新增客户的排序情况，可以看出各分组的违约客户占比呈明显的单调下降趋势，前4组能有效抓取约70%的违约客户。由此可见，数字解读对于信用卡新增客户的区分能力、排序能力较强。

稳定性。选取2013年1月-6月信用卡新增客户作为基期样本，2014年1月-6月信用卡新增客户作为验证期样本进行稳定性验证，数字解读的PSI值为0.009。图2为信用卡新增客户基期及验证期分数分布示意图，基期与验证期客户分布相似，数字解读对信用卡新增客户的稳定性很强。

在覆盖率方面，数字解读在信用卡新增客群上的总体覆盖率约为80%，且不同申请时点的覆盖率变化较小，其对于信用卡新增客群的可应用性较强。

在降低风险方面，对原来的审批通过客群，引入数字解读制定新的策略，在保持审批通过率不变的情况下，使用数字解读前违约客户占比为0.40%，使用数字解读后违约客户占比为0.12%，违约客户占比明显降低，利用数字解读可有效降低信用卡通过客群的风险。

贷后管理

选取2013年6月底和2014年6月底两个时点信用卡存量客户作为样本，从性能和应用两个方面对数字解读进行验证。性能验证包含区分能力、排序能力及稳定性，应用验证包含存量客户覆盖率、早期风险预警、贷后调额管理。

在区分能力、排序能力方面，数字解读作用于信用卡存量客户的KS值为68.23，GINI系数为81.36。图3是数字解读对信用卡存量客户的排序情况，可以看出各分组的违约客户占比呈明显的单调下降趋势，前4组能有效抓取约90%的违约客户。数字解读对信用卡存量客户的区分能力、排序能力较好。

在稳定性方面，选取2013年6月底信用卡存量客户作为基期样本，2014年6月底信用卡存量客户作为验证期样本进行稳定性验证，数字解读的PSI值为0.007。图4为信用卡存量客户基期及验证期的分数分布示意图，基期与验证期客户分布很相似，数字解读对信用卡存量客户的稳定性很强。

在覆盖率方面，数字解读在信用卡存量客群上的总体覆盖率高达99.99%，对信用卡存量客群的可应用性很强。

在早期风险预警方面，验证数字解读值与客户未来发生信贷风险的相关性。选取2013年6月底、2013年12月底、2014年6月底三个时点的存量客户进行相关性验证，表现期为6个月，数字解读的KS值为70.20，GINI系数为83.94。由此看出，数字解读与客户未来发生信贷风险的相关性很强，可用于对客户早期的风险进行预警。

在贷后调额管理方面，验证使用数字解读制定的调额策略是否有效。选取2013年6月底、2014年6月底两个时点的存量客户进行验证，表现期为12个月，数字解读的KS值为70.66，GINI系数为83.55。由此看出，引入数字解读制定调额策略效果较好。

催收管理

选取2014年1月-6月存量客户中发生轻微逾期（M1）的客户作为催收样本，验证数字解读值与客户逾期迁移率的相关性。数字解读作用于轻微逾期客户的KS值为30.49，GINI系数为39.09，与客户逾期迁移率的相关性较强，可对不同数字解读值的逾期客户采取有针对性的催收策略。

数字解读的应用方案

贷前审批

将数字解读与行内申请评分结合使用，形成二维交叉评分矩阵，从更多维的角度对借款人的信用风险状况进行评估。根据交叉矩阵中每个组合的信用风险情况将借款人分为高、中、低三个风险等级，拒绝高风险客户，同时根据风险等级进行差异化赋额和定价。表1对比了新旧策略使用效果，使用新策略后归于中风险和低风险客群的总人数增加、违约率降低，新策略下的客群区分能力更强。

贷后管理

数字解读可用于对存量客户进行风险监控。通过持续分析贷款申请人一段时间范围的数字解读值的波动情况，及时掌握客户的资信变化状况。对于数字解读值持续向好的客户，结合行内行为评分及客户贡献进行提额或给予利率优惠；对于数字解读值恶化的客户，达到触发条件时发出预警，必要时根据客户在行内的表现给予降额或提前终止合约。

综上，数字解读产品对江苏银行消费金融与信用卡业务的贷前审批、贷后管理以及催收管理等各方面都有较高的应用价值。江苏银行将以本次验证试点为契机，进一步探索数字解读产品的可应用场景，加快落实数字解读产品的应用方案，全面推进数字解读产品在消费金融与信用卡业务的推广与应用。

来源：《中国征信》杂志