在信贷风控中，模型的价值不止于输出风险分数，更在于帮助机构看清不同客群的风险差异，制定更精准的审批、额度管理和客户经营策略。

随着金融服务加速线上化，信贷机构面对的客群结构和风险场景也变得更加复杂。不同获客渠道、不同产品形态、不同额度和账期，都会影响用户最终的还款表现。对于已经积累一定业务样本的机构来说，如何让模型更贴近自身客群和业务策略，正在成为提升风控效率的重要方向。

在这一背景下，联合建模为信贷机构提供了一种更深入的模型优化方式。依托多市场本地化数据积累和成熟建模经验，ADVANCE.AI 可帮助信贷机构将自有业务样本与多维风险特征结合，构建更适配真实客群和业务策略的定制信用评分模型，让风险识别更精准，审批决策更高效。

为什么信贷机构需要更贴近业务的模型？

信贷业务的复杂度，往往来自真实场景中的差异。

同样是贷款申请用户，有些来自线上广告渠道，有些来自合作平台；有些是新客首贷，有些是老客复贷；有些申请小额短期产品，有些则申请期限更长、额度更高的产品。不同渠道、不同产品、不同客群，最终都会呈现出不同的风险表现。

对机构来说，风控需要回答的问题也越来越具体：

哪些用户可以快速通过？

哪些用户需要补充审核？

哪些用户适合更高额度？

哪些用户应该提前拦截？

哪些用户适合纳入后续精细化运营？

标准评分可以提供统一、稳定的基础参考，帮助机构快速建立风险判断框架。但当机构希望进一步优化审批策略、额度策略、渠道策略和客户分层时，就需要一个更能贴合自身业务表现的模型。

原因很简单：每家机构的用户结构、产品设计、风险偏好和经营目标都不一样。模型如果只停留在通用判断层面，就很难充分反映客户自身业务里的风险规律。

联合建模的价值，就在于把客户自己的真实业务样本纳入模型训练，让评分结果更贴近客户的实际审批场景。

理想的定制评分模型，需要具备什么要素？

一套真正能够服务业务的定制信用评分模型，通常离不开三个关键要素。

首先，是足够丰富的数据维度。

信贷风险很少由单一因素决定。用户身份、电信行为、多头行为、信贷行为、还款表现、渠道来源等信息，都可能影响风险判断。数据维度越丰富，模型越有机会从不同角度识别用户风险，避免只依赖单一信号做决策。

其次，是贴近业务场景的真实样本。

不同机构的用户结构和风险表现并不相同。即使处于同一个市场，现金贷、消费分期、复贷运营等场景下，用户行为和风险特征也可能存在明显差异。因此，定制模型需要结合客户自身的申请样本、审批结果、还款表现和逾期标签，才能更准确地学习客户实际客群的风险规律。

第三，是可验证、可上线、可持续迭代。

模型效果不能只停留在离线测试中，也需要进行线上的AUC、KS、IV、PSI稳定性等指标验证，并最终接入真实审批流程。上线后，模型也要根据新增样本和业务变化持续迭代，保持稳定性与适应能力。
换句话说，理想的建模能力不只是“能建模”，而是能够完成从数据匹配、模型训练、效果评估、部署上线到持续优化的完整闭环。

ADVANCE.AI 联合建模：助力更精准的风险判断

ADVANCE.AI 的联合建模方案，建立在多维底层数据、成熟建模经验和灵活交付方式之上，能够帮助信贷机构将已有业务样本转化为更贴近真实业务场景的定制信用评分模型。

在合作中，客户可提供基础身份信息、贷款表现数据、用户行为数据等样本信息；ADVANCE.AI 则基于自身积累的多维数据能力，补充基础信息、多头行为等风险特征，为模型训练提供更完整的数据基础。

以菲律宾市场的联合建模为例，ADVANCE.AI 可支持 1000+ 建模特征，覆盖身份、手机号、多头行为、信贷行为等多个与信用风险相关的维度。其中多头行为特征的覆盖率可达90%以上，可帮助金融机构对其用户的多头申请借贷风险形成精准的预测。

在模型效果方面，ADVANCE.AI 可通过 AUC、KS、IV 等指标帮助客户评估模型表现。已有项目和测试样本中，AUC 可达到 0.7，KS 可达到 0.3，部分特征 IV 最高可达 0.15。这些指标可以帮助客户更直观地判断模型对风险用户和优质用户的区分能力，也为后续上线应用提供依据。

从流程上看，ADVANCE.AI 的联合建模通常包括四个环节:

第一，数据准备与特征匹配。客户提供建模样本，ADVANCE.AI 基于样本匹配多维底层特征，为模型训练建立数据基础。

第二，模型训练与效果评估。双方围绕客户的实际业务目标进行模型训练，并通过 AUC、KS、PSI等模型指标评测train/test/oot数据集上的模型效果和稳定性。

第三，模型部署上线。模型效果确认后，部署在 ADVANCE.AI 环境中，降低客户侧部署和维护成本。

第四，API 调用与持续迭代。客户可通过 API 接口接入模型结果，并根据后续业务表现定期优化模型效果。

这种方式既能保障建模效果，也兼顾数据安全、交付效率和后续迭代。

ADVANCE.AI 联合建模方案

不同客户的技术能力、数据安全要求和建模参与度不同，ADVANCE.AI 支持灵活的联合建模合作方式。客户既可以选择由 ADVANCE.AI 负责样本匹配、模型训练、效果评估和部署上线，也可以通过远程建模方式进行自主建模、评估验证。

在数据安全方面，建模过程可根据客户需求采用加密、脱敏等处理方式，证件号、手机号等敏感字段也可支持 SHA-256 等哈希脱敏方式。模型确认后，可部署在 ADVANCE.AI 环境中，并通过 API 接口接入客户现有审批流程，支持后续根据新增业务样本持续优化模型效果。

方案落地：客户实践中的效果验证

以某新兴市场线上信贷机构为例，客户在业务快速增长过程中，已建立基础风控体系，但随着获客渠道增多、用户结构变化，原有统一评分难以进一步支撑精细化审批需求。客户希望在风险可控的前提下，更准确识别优质用户，同时提前发现潜在高风险人群。

ADVANCE.AI 基于客户近期申请样本及实际履约表现，结合多维风险特征完成样本匹配、模型训练和回溯验证，并将定制信用评分模型接入客户线上审批流程，帮助客户从统一风险判断进一步走向精细化风险分层。

基于客户历史样本的模型评估显示，该联合建模方案帮助客户形成了更清晰的风险分层，并拓展了策略优化空间：

•模型区分能力提升：定制模型 AUC 达到 0.65+，KS 达到 0.25+，有效提升高低风险用户的识别能力；

•坏账风险降低：在该项目约定的样本与观察期内，与原策略相比，在整体审批通过率基本持平的情况下，坏账率相对下降约10%–20%；

•优质用户通过率提升：在风险水平保持稳定的前提下，低风险客群通过率提升约 5%–15%；

•审批策略更精细：客户可基于模型评分设置自动通过、补充审核、额度控制和拒绝等差异化策略。

帮助客户形成了更清晰的风险分层，并拓展了策略优化空间

共建更精准的风控模型

联合建模的价值，不只是训练一个定制信用评分模型，更是帮助信贷机构把自身业务样本与外部风险特征结合起来，形成更贴近真实客群、更适配业务策略、也更容易持续优化的风险决策能力。

对于已经积累一定业务样本、希望进一步优化审批策略和风险分层的机构来说，联合建模可以帮助其更好地识别风险、提升决策效率，并在风险可控的基础上支持业务稳健增长。

目前，ADVANCE.AI 已在印尼、墨西哥、菲律宾等多个新兴市场，具备成熟的联合建模能力，能够结合各市场的本地化数据积累、风险特征体系和建模经验，为信贷机构提供量身定制的信用评分与风控建模支持，助力机构破解风控痛点，抢占市场先机。

如果您正面临风控精度不足、审批策略难以适配业务、坏账率偏高、运营效率偏低等问题，想要借助联合建模实现风控升级与业务突破，欢迎联系我们，获取适合您业务场景的定制信用评分与风控建模方案。