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信用贷对于大多数人来说，可能并不生疏。
数据显示，在中国，大概 80% 的贷款业务都是抵押业务，20% 的贷款业务是信用贷，即以借款人的信用发放的贷款，借款人不须要提供抵押或担保，仅凭本人的信用就能获得贷款。
从其定义来看，信用贷不须要抵押，凭借用户的信用即可获得借款，这也决定了信用贷的高风险与高利率。且在法律管控层面，对于利率高于 24% 的债权法律是不爱护的。而信用贷的大部分客户群体为学生群体和社会底层人员，这也在肯定水平上减少了金融机构和借贷公司的危险。
与此同时，信用贷无需抵押的特点也让黑灰产“趁虚而入”，像虚伪信息欺诈、假冒别人申请、团伙欺诈等等都是黑灰产罕用的欺诈伎俩之一。
因而，信用贷的危险不仅是金融机构、借贷公司所面临的危险，并且，对于整个社会而言也会造成不良风气，必须用更好的风控模型来帮忙金融机构和借贷公司来评估借贷人的危险。于是，评分卡模型应运而生。
那么，评分卡模型的原理是什么？如何构建评分卡模型？什么样的评分卡模型才是好的评分卡模型？如何评估？评分卡模型从开发到投产的间隔又有哪些？顶象模型平台又是如何做的？
这些答案都会在本期业务平安大讲堂中揭晓答案。
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管胜老师毕业于华南理工大学，先后在腾讯、阿里巴巴负责机器学习相干的零碎开发与算法利用工作，2017 年退出顶象主导机器学习平台开发，产品在银行 / 保险 / 航旅等 24 个行业畛域近百家企业中广泛应用。
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