信用评分：第十部分

作者：Natasha Mashanovich,

全局拼图

“这一直是创造大局的小组件。” - 本系列的前几篇文章描述了信用评分工具包的关键要素，包括评分卡模型，评分策略，实施和监控。通过将这些单个部分组合在一起，我们开始构建企业决策管理（EDM）系统的更大图景。但是，这仍然不足以执行完整的信用风险决策流程。制作完整的EDM图片需要将额外的拼图部分组合在一起，包括客户应用程序处理，内部和外部数据收集，策略规则，用于欺诈检测和风险管理的其他分析模型，优化，覆盖等。

EDM系统有三个基本组成部分：数据，逻辑和接口，它提供了使用数据，模型，知识，通信和文档驱动的决策过程将数据转换为可操作决策的框架。决策管理系统只有在能够满足以下要求时才有价值：

• 自动化
• 数据和系统安全
• 进程的并发性
• 可扩展性是处理越来越多易于更改和扩展的流程的能力;
• 透明度，因此技术和非技术专业人员可以理解，分享，评估和审计业务流程;
• 具有多样性的数据源，同步和异步过程（本地和远程）的异构性。

业务决策是EDM系统的关键输出。决策在业务流程流中消耗，并可在其他流程中重用。在创建信用风险的决策需求图时，通常会考虑业务规则和高级分析的混合（图1）。

图1.使用BPMN的贷款申请流程的简化决策要求示例

业务规则可以广泛涵盖内部和外部政策，法规和最佳实践; 业务规则的典型示例包括年龄要求，就业状况，信用记录，破产和核销历史，不同的欺诈规则，现有产品的内部记录等。

覆盖是一种业务决策形式，可以基于信用评分截止值来否决决策。覆盖可以批准可能被分数截止所拒绝的申请，也可以拒绝那些本应高于分数截止值的申请人。覆盖模型分数的原因基于特定的公司规则和排除标准。

可以在业务流程流程中使用许多预测模型来评估各种风险因素，例如欺诈，逾期，违约和流失，或计算申请人的可负担性和终身价值。此外，考虑到不同的目标函数，例如最小化运营成本或最大化利润，可以在流程流程中添加许多优化级别。投资回报率（ROI）分析 - 衡量业务决策的影响 - 也可以成为业务流程的一部分，为最佳决策策略提供信息。

模型管理和监控是EDM系统的其他重要组成部分。为了改进决策制定，高级业务流程可以通过利用模型监控功能和机器学习算法来结合自适应分析技术。使用模型监控功能捕获现有预测模型的任何性能下降，该模型监控功能反过来为机器学习模型提供自动反馈，从而实现实时自校正。这可以显著缩短变更管理周期并提高决策过程的有效性。

完整的信用风险决策流程可以完全定制并且是金融机构专有的。然而，这带来许多风险，包括复杂的系统维护，人力资源和高成本。另一种解决方案是选择使用商业EDM系统，该系统可以更快地实施，需要更少的资源并通过技术投资提高成本效率。

商业EDM系统通常配备可视化编程功能和点击式用户界面，使数据科学家或业务分析师无需编程技能即可创建决策需求图，指定输入参数，控制模型输出，实现业务规则，运行流程并行或直接输出到其他内部或外部过程。

易于实施，变更速度，遵守法规和组件模块化是EDM系统的一大优势。它们是一个复杂的身体的大脑，它协调其单一组件演奏和谐的商业交响乐。

有了这个，我们结束了信用评分系列，展示了从头到尾的发展历程。我们希望您已经发现它内容丰富且有趣。对于信用风险专业人士而言，这可能会为进一步探索开辟一些替代方法。对于信用风险领域的新手来说，这可能是一个长期且经常充满挑战的信用风险管理之旅的良好起点，但肯定是令人愉快和令人兴奋的。