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為了實現(xiàn)這個邏輯，我們引入兩種不同評分卡：

1-分層評分卡；

2-子評分卡；

以下，我們逐一闡述；

一．分層評分卡

首先要了解，分層評分卡的構(gòu)建原理。即當我們在設計不同的風控流程的時候，可能會在不同segment之間設定不同的數(shù)據(jù)，比如以下的風控流程中，我們會根據(jù)不同的segment構(gòu)建不同的評分模型：

這樣操作的起因是，每一個segment之間會有不同數(shù)據(jù)源的割裂。當然也考慮到了不同渠道之間所使用的數(shù)據(jù)源的不同，因為才分開建模:

在以上的規(guī)則中，我們對每條通道中不同的數(shù)據(jù)源都設置好不同的評分模型，并且在輸出模型的基礎上我們有一個累計權(quán)重的考慮。相比傳統(tǒng)的評分卡，這種部署評分卡的機制可以效防止不同數(shù)據(jù)源之間，因時間差等問題導致的數(shù)據(jù)差異。并且評分不再單單由一種評分機制影響，有效提升了單單僅靠一種評分卡帶來的偏差。

要提升評分卡的通過率，首先需要明確一個原則即是評分卡的分數(shù)不能直接觸碰到單個分層評分卡就拒絕，而應該是多個評分綜合評定。

用這種評分模型，在后續(xù)的監(jiān)控中，我們可以看到較之前的通過率有8個點左右的提升。

二．子評分卡

常規(guī)的評分卡的流程中，我們所用到的評分卡都是數(shù)據(jù)維度最齊全，也最穩(wěn)定的一張卡，這張評分卡叫主流評分卡。開發(fā)這張卡的時候，某些缺失維度較大的數(shù)據(jù)源和信息不能作為我們此次的選擇目標。

但對于那些缺失度較高，一旦命中就是有很大識別度的數(shù)據(jù)源，比如社保公積金或者電商消費指數(shù)這些數(shù)據(jù)。比如在我之前所開發(fā)的某個場景中，所測試的某電商分數(shù)，其覆蓋率的程度如下：

類似這樣數(shù)據(jù)的評分卡，能否也有他的場景呢？答案肯定是有的。這里我們介紹的子評分卡，就是對其場景的補充。

因為較低的覆蓋度是不能設定為主評分卡，但是其作為子評分卡對主評分卡的內(nèi)容補充卻顯得非常重要，我們看看其加入對主評分卡一起作為自動進件后，其客群的申請通過率的數(shù)據(jù)分析如下：

可以觀察在主評分卡中，原來之前的8、8、10等級都是批核的等級。整體上，該評分卡的通過率在30%的水平。

在使用子評分卡后，我們可以看到主評分卡中5、6、7等級中所對應的藍色區(qū)域，也是其批核的對象。整體上，加入該子評分卡后，通過率提升至35%，較之前有了5個點的提升。

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