一种普惠小微客群整体质量偏移的识别方法技术

本发明专利技术提供一种普惠小微客群整体质量偏移的识别方法，包括：获取观测时间内的核心指标数据，核心指标数据为量化指标数据、被拒原因数据或至少两个核心单维度的特征统计值；检测观测时间和核心指标数据，在观测时间为至少两个时间段，且核心指标数据为量化指标数据时，采用综合信用评分PSI分析法进行客群整体质量偏移识别；在观测时间为至少两个时间段，且核心指标数据为被拒原因数据时，采用拒绝原因卡方分析法进行客群整体质量偏移识别；在观测时间为一个时间段，且核心指标数据为至少两个核心单维度的特征统计值时，采用关键特征卡方分析综合评定法进行客群整体质量偏移识别。本发明专利技术实现了对客群整体质量的偏移识别，且适用于多种场景。用于多种场景。用于多种场景。

【技术实现步骤摘要】
一种普惠小微客群整体质量偏移的识别方法


[0001]本专利技术涉及中小微普惠业务金融信贷风控
，尤其涉及一种普惠小微客群整体质量偏移的识别方法。

技术介绍

[0002]在中小微普惠金融信贷风控领域中，对申请主体的信用风险评分、额度授信和贷后管理环节存在大量风控手段和技术，但是对群体的整体质量监控方面缺少关注。现有技术中主要采用日常报表的方式，对申请群体进行单维度的统计指标计算，例如申请数量变动、行业数量变动等，而缺少对整个申请群体的质量偏移情况的定性和定量分析，不能够对客群整体质量的偏移进行识别。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种普惠小微客群整体质量偏移的识别方法。
[0004]一种普惠小微客群整体质量偏移的识别方法，包括以下步骤：获取观测时间内的核心指标数据，所述核心指标数据包括量化指标数据、被拒原因数据或至少两个核心单维度的特征统计值；检测所述观测时间和核心指标数据，根据检测结果确定采用的客群整体质量偏移的识别方法；在观测时间为至少两个时间段，且所述核心指标数据为量化指标数据时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种普惠小微客群整体质量偏移的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取观测时间内的核心指标数据，所述核心指标数据包括量化指标数据、被拒原因数据或至少两个核心单维度的特征统计值；检测所述观测时间和核心指标数据，根据检测结果确定采用的客群整体质量偏移的识别方法；在观测时间为至少两个时间段，且所述核心指标数据为量化指标数据时，采用综合信用评分PSI分析法对客群整体质量偏移进行识别；在观测时间为至少两个时间段，且所述核心指标数据为被拒原因数据时，采用拒绝原因卡方分析法对客群整体质量偏移进行识别；在观测时间为一个时间段，且所述核心指标数据为至少两个核心单维度的特征统计值时，采用关键特征卡方分析综合评定法对客群整体质量偏移进行识别。2.根据权利要求1所述的一种普惠小微客群整体质量偏移的识别方法，其特征在于，所述综合信用评分PSI分析法，具体包括：选取观测时间的颗粒度，所述颗粒度包括逐月统计、季度统计和半年统计；计算至少两个时间段内的客户评分或评分等级的PSI值，公式如下：其中，A
i
表示近期时间客户评分分数各箱占比，A
i
表示历史水平上客户评分分数各箱占比；根据所述PSI值进行分箱，根据分箱结果得出客群整体质量的偏移程度。3.根据权利要求2所述的一种普惠小微客群整体质量偏移的识别方法，其特征在于，所述根据分箱结果得出客群整体质量的偏移程度，具体包括：在所述PSI值小于或等于0.1时，客群整体质量稳定，不存在偏移；在所述PSI值大于0.1且小于0.25时，客群整体质量存在轻微偏移；在所述PSI值大于...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈玮，刘德彬，黄远江，孙世通，瞿广洋，
申请(专利权)人：重庆誉存科技有限公司，
类型：发明
国别省市：