信用贷对于大多数人来说，可能并不陌生。
数据显示，在中国，大约80% 的贷款业务都是抵押业务，20% 的贷款业务是信用贷，即以借款人的信誉发放的贷款，借款人不需要提供抵押或担保，仅凭自己的信誉就能取得贷款。
从其定义来看，信用贷不需要抵押，凭借用户的信誉即可取得借款，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%的债务法律是不保护的。而信誉贷的大部分客户群体为学生群体和社会底层人员，这也在一定程度上增加了金融机构和借贷公司的风险。
与此同时，信用贷无需抵押的特点也让黑灰产“趁虚而入”，像虚假信息欺诈、冒充他人申请、团伙欺诈等等都是黑灰产常用的欺诈手段之一。
因此，信用贷的风险不仅是金融机构、借贷公司所面临的风险，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助金融机构和借贷公司来评估借贷人的风险。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距离又有哪些？顶象模型平台又是如何做的？
这些答案都会在本期业务安全大讲堂中揭晓答案。
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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关的系统开发与算法应用工作，2017年加入顶象主导机器学习平台开发，产品在银行/保险/航旅等24个行业领域近百家企业中广泛应用。
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