在构建一个全面的风险控制系统中，信贷准入模型是整个体系的前端核心。首先，信贷产品需要有目标客户群体，且客户数量达到一定规模，才能有效利用人工智能技术进行信贷审批。对于银行和互联网巨头来说，由于其庞大的用户基础，信贷准入模型的构建尤为重要。

金融风控实战：信贷评分卡构建与案例分析

信贷产品的获客方式多种多样，包括企业内部其他业务领域的用户积累、渠道引流（如短信、广告、人工电话推销等）。精准营销方式，特别是基于算法的精准营销，与传统的电商推荐系统相似，但存在一定的区别。

当获客用户达到一定数量并积累了一定程度的用户数据后，可以开始构建风控体系。初期没有用户信贷资料时，如何防范风险是关键问题。这时，信贷准入模型的冷启动问题就凸显出来。通常情况下，机构会依赖第三方数据和风控策略来解决这一问题。

第三方数据商如百信金融、数美科技、永安科技等，可以提供用户的多头借贷数据、征信黑名单、设备风险评级等关键信息。风控策略工程师则负责制定和优化风控规则，确保模型在数据质量得到保证之前能够有效运作。

信审部门负责审查用户的基本信息和资产信息，核实用户申请信息的真实性，并对资料造假或不足的用户进行拒绝。

风控引擎是风控体系的核心，主要由大量if-else规则构成。规则体系可以分为前置规则、风控规则和模型规则。反欺诈规则通常包括基于第三方数据或自有数据的硬规则和反欺诈评分卡。

申请评分卡（A卡）用于根据存量用户数据对新用户的信用进行评分，并根据阈值决定是否放款。行为评分卡（B卡）基于用户贷后还款行为数据，用于评估老客户的信用状况，并动态调整其信贷额度、期限和利率。催收评分卡（C卡）用于贷后催收阶段，包括缓催模型、贷后N天响应模型、失联修复模型等。反欺诈评分卡（F卡）用于评估用户欺诈的可能性，作为反欺诈规则的补充。

传统信用评分卡主要采用逻辑回归模型，利用用户基本信息、资产信息、征信报告等数据预测违约概率。大数据信用评分模型则采用多源化信息采集和先进的人工智能技术，挖掘更多维度的信用信息，提高模型的精度和泛化性能。

在模型构建过程中，需要确定观察期和表现期，并使用滚动率分析和vintage分析对用户进行分类和评估。滚动率分析用于确定逾期周期与收益的平衡点，vintage分析用于确定成熟期长度，确保用户风险充分暴露。

最终，通过以上步骤构建的风控体系可以有效地识别和管理信贷风险，保障信贷产品的稳健运行。