本文发表在 rolia.net 枫下论坛加拿大银行的产品，经常有40 多种，主要分作两类：deposit products and credit products. Deposit products include chequing, savings, RESP, GIC etc, 账面上的钱是正的，是财富；而 credit products 信贷产品， 包括信用卡，车贷房贷分期付款等等, 则是债务。Debts and assets, 是银行最主要的两大类产品。

所有信贷产品，都是赊账方式，即顾客先使用服务或者产品，然后在规定时间内把钱款付上。如果超出期限，则有很高的利息。实际上，这样的赊账产品还包括电话服务，水电煤气等等，都是信贷产品。

对于信贷方，这样赊账无疑会有发现我，就是天不怕地不怕，就怕传说中的老赖，拖欠赖账。如果一个银行5 百万客户，每个月有10% 客户每个人拖欠 $100，算一下也是巨大的损失。所以，信贷方自然想尽量减少损失。谁都不想贷款给老赖，无异于肉包子打狗。

而问题是，你怎么能够识别这些老赖烂人？ 这些老赖可不像武松宋江那样的梁山贼寇，脸上都刺着金字。很久以前，是通过信贷人士的资深经验结合一些常识来就行，往往事倍功半。而现在，因为有了海量的历史数据，可以用科学方法来进行。就是建立 预测型 统计模型， predictive models. 其结果就是信用分。

所以，预测模型和信用分是信贷行业的核心，其余的信贷审批，风险管理，风险运作等等等等，都是围绕预测模型和信用分。This is called credit risk analytics and management.

接下来，就具体说说信用分的本质，构成和常识

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本文发表在 rolia.net 枫下论坛Credit risk:

Credit risk refers to the risk that a borrower or debtor will default on any type of debt by failing to make payments which it is obliged to do.

Credit risk, 信贷风险，是指借贷方或者债务方不能履行责任，按时付款的风险。 包括拖欠赖等等，这无疑会给贷出方造成损失。

对于 贷出方 loan lenders, 利益与风险并存，如何控制和降低其风险，无疑是至关重要。

现在的金融行业，都是通过建立预测模型来预测未来的拖欠风险。 信贷风险的第一任务是定义 bads , 就是不良者，就是咱们所谓的老赖。最常用的 老赖 定义是： 90 Days Past Due or worse. 简称 90 + DPD.

金融机构或者信用局 Credit Bureau, 有顾客每个月的付账记录。 如果拖欠三个月都不付款，而预先也🈚️和债主沟通过要求延期（payment deferral, 就像这次疫情，很多银行允许延期最长达六个月），这样的人就被视为 “老赖”。之所以选择 拖欠90 天，而不是30 天或者60天，是因为考虑到定义的稳定性。很多人可能因为夏天去度假或者疏忽，而没有付款，这不是经济状况造成的。如果拖欠90 天以上，不可能是因为疏忽，一定是因为财政困难所致。银行要提防的就是这些人，没有偿还能力，如果继续贷款给他们无异于肉包子打狗，应该立即采取行动止损。

顺便说一下，Credit Report 上面有一些 credit rating ，分别是从1 到9 几个数字，代表当前月的信用状况。大家拿到报告后一定要留心，如果有错误一定要及时联系信用局或者贷出方更正，否则将影响你的信用分。

0: too early to rate
1: pay on time
2: 30 day past due
3: 60 day past due
4: 90 day past due
5:
6: 120 DPD or worse
7: counseling or proposal
8: repossession
9: write off or charge off

信用等级 =5 不存在，不知道为什么。7 是指你拖欠很久，而没有能力偿还，可以和黄世仁沟通一下，能否部分偿还或者其他方案。而如果不能这样解决问题，黄世仁可能就要收回一些信贷实物了，比如把车或者房子收回，称为 Repossession. 如果这样还不能奏效， 黄世仁无法弥补损失，只好把所欠金额归为坏账、死账，称为 Write off, charge off. 然后进入法律程序。

信用等级一旦进入7， 已经进入破产程序了，辛辛苦苦积攒的信用分无疑会雪崩，一下子回到解放前。大家千万小心。

而我们定义老赖，就是 信用等级大于或者等于4 的人。0/1 无疑是大大的良民，2/3 介于期间，我们称为 indeterminate.

这样的老赖定义，是最常用的老赖定义。而不同信贷产品，可能因为行业不同而不同。比如车贷，更严格一些， 常用的是 60 + DPD 而非 90+ DPD, 是根据自身商业需求而定义的。

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本文发表在 rolia.net 枫下论坛信贷模型就是用来预测老赖的。数学公式为 Y=f(X1, X2, X3...... Xn) , Y is a binary target variable, 只有 Yes / No 两个值，定义每个顾客是否老赖。X 是自变量，来自于历史数据。 预测模型可以通过 logistic regression, decision tree ， neural network, deep learning 等方法来建立。最常用的是回归模型， 因为其线性，可解释性和稳定性所以应用最多。这些太专业，我们就略过了

所以，信用分实际上是一个人是否会拖欠赖账的概率，通常介于 0-1 之间，是一个小数，不便使用。我们经常通过线性转化，把它转化为 一个 1-1000 的数值，方便使用，这就是信用分。这个过程叫做 scaling.

简而言之，信用分就是一定时间内所预测的老赖概率。分数越低，老赖概率越大，越危险⚠️，信用越差。 分数越高，则老赖概率越低，信用越好，人品可靠。 拿FICO score 为例， 假设 500 分对应一个概率 p= 83.6%, 800 分对应 p= 7.2%. 你今天的信用分是800， 就是说，从今天开始的未来一年内，你可能拖欠贷款的概率是7.2%。而500分的人，概率就要大10 倍多。

前面说过， 因为每个人的脸上没有刺着金字，银行不知道谁是好人谁是老赖。但是通过这样的预测模型，就可以预测和区分，把人分成三六九等，然后分别看人下菜。好人的贷款条件更宽松优惠，利率低；而老赖则相反，甚至拒绝贷款。这就是风险管理。

信用分的范围通常是300—900。 加拿大所有顾客的平均信用分， 中位数大概在 730 左右。FICO, Beacon , Credit Vision ，不同公司的信用分略有差别，但是中位数都在 730—740 之间。

对照这个平均水平，你可以去衡量一下自己的信用分，是不是出众。

因此，信用分是预测顾客能否按时履行借贷责任，所以是信用也就是人品。 我刚开始那段戏说里面提到，有人品就是有信用，还真的可以拿来使使。 信用模型是信贷行业的核心技术，是最重要的商业基础。其余的信贷审批，信贷管理等等但是以此为根据展开。

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