随着金融科技的快速发展，个人消费信贷业务规模持续扩大，金融机构在提升业务效率的同时，也面临着信用风险不断累积的问题。在传统人工审批模式下，信贷决策依赖人工经验与简单规则，不仅审批效率低，而且难以对大规模客户进行一致性风险评估，容易导致坏账率上升。因此，构建一套科学、稳定且具备可解释性的信用风险评估模型，已成为银行、消费金融公司及互联网金融平台的核心需求。
信用评分卡模型是当前个人信贷风控领域中应用最为成熟和广泛的技术手段之一。其通过对借款人历史信用行为、财务状况及人口属性等信息进行量化分析，将客户的违约风险转化为标准化信用评分，从而为授信审批、额度管理和风险定价提供决策依据。相较于复杂的黑盒模型，评分卡模型具有结构清晰、结果可解释、易于监管合规和业务落地等优势，尤其适用于需要满足监管要求的金融机构。
本项目正是基于上述行业背景，面向个人信贷风险评估场景，设计并实现了一套完整的信用评分卡模型系统。该系统可应用于信贷申请初审、风险分层管理及贷前风险控制等实际业务场景，对降低金融机构信用风险、提升审批效率具有重要现实意义。
本项目围绕个人信贷信用评分卡的构建与应用，设计并实现了从数据处理到模型落地的一整套功能模块，整体功能结构清晰，具有较强的工程完整性和实际应用价值。
首先，在数据处理层面，系统具备数据清洗与预处理功能。通过对原始信贷数据中的缺失值、异常值及业务特殊编码进行统一处理，确保输入模型的数据质量和一致性，为后续分析和建模提供可靠基础。
其次，在特征工程与建模层面，项目实现了变量分箱、WOE 编码及 IV 值计算功能，对原始变量进行风险信息提取和筛选，并基于处理后的特征构建逻辑回归评分卡模型。同时，系统还引入 XGBoost 等机器学习模型作为对比，以验证评分卡模型在预测能力和稳定性方面的合理性。
在模型评估与解释方面，系统支持多种性能指标计算，包括 AUC、KS、准确率等，并通过 SHAP 方法对模型结果进行可解释性分析，帮助理解不同特征对违约预测的影响程度。
最后，在业务应用层面，系统实现了违约概率向信用评分的转换功能，并基于 Flask 框架构建了简单的 Web 应用原型，支持用户输入客户信息并实时输出信用评分及风险等级，使模型结果能够直接服务于信贷决策场景。
本项目在实现过程中严格按照信用评分卡模型的标准建模流程展开，整体实现过程可分为数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估及系统实现五个阶段。
在数据预处理阶段，首先对原始个人信贷数据进行清洗，重点处理缺失值、异常值以及不合理取值问题。通过结合统计方法与业务规则，对月收入、负债率等关键变量进行修正或填补，从而保证数据的合理性与可用性。
在特征工程阶段，针对连续变量和离散变量分别采用监督式分箱策略，并基于分箱结果计算 WOE 值与 IV 值，以量化各变量对违约风险的区分能力。通过 IV 筛选，保留对目标变量贡献较大的核心特征，剔除预测能力较弱或不稳定的变量，从而提升模型性能与稳定性。
在模型构建阶段，基于 WOE 编码后的特征数据训练逻辑回归模型，输出客户违约概率。同时，为对比模型效果，引入 XGBoost 模型进行辅助实验，并对不同模型的预测能力进行系统比较。
在模型评估阶段，采用 AUC、KS 等指标对模型进行全面评估，并利用 SHAP 方法对模型结果进行解释分析，以增强模型的透明性和可信度。最后，在系统实现阶段，将模型输出的违约概率转换为标准信用评分，并通过 Flask 框架实现评分卡 Web 原型系统，完成模型从算法到应用的完整落地。
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