信用卡评分体系(办信用卡评分)
大家好，关于信用卡评分体系很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于办信用卡评分的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
本文目录
信用评分模型体系中账户评分分值范围
信用卡（贷记卡）银行评分体系及办卡技巧
零售行为评分主要包括信用卡行为评分和个贷行为评分,是否正确?
典型的薪酬体系主要是职位薪酬体系、技能薪酬体系和能力…
信用评分模型是近年来兴起的一种为了保障银行和其他金融部门的金融安全而设立的一种关于人身金融权限的划定模型。该模型指根据客户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数，根据客户的信用分数，来决定客户所可以持有的金额权限，从而保证还款等业务的安全性。而随着在现代社会和公司中，贷款，信用卡的作用日渐突出，信用评分模型的发展前景不可估量。
利用数据挖掘技术构建信用评分模型一般可以分为10个步骤，它们分别是：业务目的确定、数据源识别、数据收集、数据选择、数据质量审核、数据转换、数据挖掘、结果解释、应用建议和结果应用。这些可以形象地表示为（图一）：1) 商业目标确定: 明确数据挖掘的目的或目标是成功完成任何数据挖掘项目的关键。例如，确定项目的目的是构建个人住房贷款的信用评分模型。2) 确认数据源识别: 在给定数据挖掘商业目标的情况下，下一个步骤是寻找可以解决和回答商业问题的数据。构建信用评分模型所需要的是关于客户的大量信息，应该尽量收集全面的信 息。所需要的数据可能是业务数据，可能是数据库/数据仓库中存储的数据，也可能是外部数据。如果没有所需的数据，那么数据收集就是下一个必需的步骤。3) 数据收集: 如果银行内部不能满足构建模型所需的数据，就需要从外部收集，主要是从专门收集人口统计数据、消费者信用历史数据、地理变量、商业特征和人口普查数据的企业购买得到。4) 数据筛选: 对收集的数据进行筛选，为挖掘准备数据。在实际项目中，由于受到计算处理能力和项目期限的限制，在挖掘项目中想用到所有数据是不可能实现的。因此数据筛选是必不可少的。数据筛选考虑的因素包括…利用数据挖掘技术构建信用评分模型一般可以分为10个步骤，它们分别是：业务目的确定、数据源识别、数据收集、数据选择、数据质量审核、数据转换、数据挖掘、结果解释、应用建议和结果应用。这些可以形象地表示为（图一）：1) 商业目标确定: 明确数据挖掘的目的或目标是成功完成任何数据挖掘项目的关键。例如，确定项目的目的是构建个人住房贷款的信用评分模型。2) 确认数据源识别: 在给定数据挖掘商业目标的情况下，下一个步骤是寻找可以解决和回答商业问题的数据。构建信用评分模型所需要的是关于客户的大量信息，应该尽量收集全面的信 息。所需要的数据可能是业务数据，可能是数据库/数据仓库中存储的数据，也可能是外部数据。如果没有所需的数据，那么数据收集就是下一个必需的步骤。3) 数据收集: 如果银行内部不能满足构建模型所需的数据，就需要从外部收集，主要是从专门收集人口统计数据、消费者信用历史数据、地理变量、商业特征和人口普查数据的企业购买得到。4) 数据筛选: 对收集的数据进行筛选，为挖掘准备数据。在实际项目中，由于受到计算处理能力和项目期限的限制，在挖掘项目中想用到所有数据是不可能实现的。因此数据筛选是必不可少的。数据筛选考虑的因素包括数据样本的大小和质量。5) 数据质量检测: 一旦数据被筛选出来，成功的数据挖掘的下一步是数据质量检测和数据整合。目的就是提高筛选出来数据的质量。如果质量太低，就需要重新进行数据筛选。6) 数据转换: 在选择并检测了挖掘需要的数据、格式或变量后，在许多情况下数据转换非常必要。数据挖掘项目中的特殊转换方法取决于数据挖掘类型和数据挖掘工具。一旦数据转换完成，即可开始挖掘工作。7) 数据挖掘: 挖掘数据是所有数据挖掘项目中最核心的部分。在时间或其它相关条件（诸如软件等）允许的情况下，最好能够尝试多种不同的挖掘技巧。因为使用越多的数据挖掘 技巧，可能就会解决越多的商业问题。而且使用多种不同的挖掘技巧可以对挖掘结果的质量进行检测。例如：在构建信用评分模型时，分类可以通过三种方法来实 现：决策树，神经分类和逻辑回归，每一种方法都可能产生出不同的结果。如果多个不同方法生成的结果都相近或相同，那么挖掘结果是很稳定、可用度非常高的。 如果得到的结果不同，在使用结果制定决策前必须查证问题所在。8) 结果解释: 数据挖掘之后，应该根据零售贷款业务情况、数据挖掘目标和商业目的来评估和解释挖掘的结果。9) 应用建议：数据挖掘关键问题，是如何把分析结果即信用评分模型转化为商业利润。10) 结果应用：通过数据挖掘技术构建的信用评分模型，有助于银行决策层了解整体风险分布情况，为风险管理提供基础。当然，其最直接的应用就是将信用评分模型反馈到银行的业务操作系统，指导零售信贷业务操作。 数 据挖掘方法可以依据其功能被分成4组：预估模型、分类、链接分析和时间序列预测。每一项功能都可以被开发和修改成为适应不同业务的应用。比如: 分类模型可以被运用到建立信用风险评分模型、信用风险评级模型、流失模型、欺诈预测模型和破产模型等。为实现数据挖掘的每一项功能，有许多不同的方法或算 法可以使用。本文所讨论的信用风险评分模型主要是属于分类模型，所以用到的方法主要有分类分析和分割分析。分类分析主要方法包括：决策树、神经网络、区别分析、逻辑回归、概率回归；分割分析主要方法包括：K-平均值、人口统计分割、神经网络分割。
信用卡（贷记卡）银行评分体系及办卡技巧面谈银行审贷官整理的信用卡（贷记卡）审核规则及办卡技巧，希望对大家办卡有帮助！
一，分析银行偏向，选择合适的银行
交通，广发：高学历，白户
光大银行 ：只看本行记录
兴业银行 ：不喜爱法人
民生银行 ：不喜爱男客户，女性有卡通过率高
中信银行 ：有信用卡（贷记卡）满6个月
浦发银行 ：喜爱开放城市的本地户口
二，根据征信，包装客户资料
1.工作单位：银行喜爱稳定工作人群，那包装的工作单位就必须不能涉及高危，娱乐，金融等不稳定行业（小技巧：包装 ***科技有限公司，而且该公司不能有经营异常等负面记录，公司所有信息，下载企查查都可以找到）。
2.单位地址：必须跟该公司在企业信息网上查询的地址保持一致。
3.单位电话：也就是座机，包装的公司在企查查上不能有固话的记录。
4.个人住址：利用58同城，在公司附近找寻小区租房信息，要精确到小区地址门牌号。
5.个人学历：大专以上的就真实填写，大专以下的最好填中专或高中。
6. 年收入：可以填高，但是不能太夸张，要合适本行业收入水平。
7. 联系人：最好能够填写在申办银行有过良好信用记录的人，相当于一个变相担保，（如你要申办光大银行信用卡（贷记卡），朋友A正好在光大有存款，信用卡（贷记卡），贷款并且信用记录优秀，就可以填写A朋友。）
总结一下：银行喜爱稳定，高收入，工作有发展前景，有过信用记录的客户。
零售行为评分主要包括信用卡行为评分和个贷行为评分,是否正确?【正确】
行为评分通过观测客户贷后行为特征，预测客户未来一定时间内变成“坏客户”的可能性，它通过观察客户特征和风险的关联性，总结风险出现、发展和分布的规律，从而作出管理决策。零售行为评分主要包括信用卡行为评分和个贷行为评分。信用卡行为评分通过分析客户使用信用卡的历史数据，建立模型对客户进行评分，并计算出客户的影子额度；个贷行为评分通过分析客户的还款行为信息，对客户进行评分。
典型的薪酬体系主要是职位薪酬体系、技能薪酬体系和能力…职位薪酬=（基本工资）+职位工资（根据职位等级）技能薪酬=（基本工资）+技能工资（根据职称技能等级）能力薪酬=（基本工资）+能力公司（公司根据你的能力确定的一个工资）
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
