大家好，欢迎来到风控建模的世界，我是FAL的学员Zhang。在FAL的学习旅程中，我有幸整理了贷前、贷中和贷后三个关键阶段的风控模型，让我们一起深入了解它们如何在实际操作中发挥作用。
首先，步入贷前阶段，我们需要关注两个关键模型：
用户响应模型：互联网环境下，它就像一个漏斗，追踪从获客到注册的转化路径，帮助我们分析用户行为，识别流失环节。
申请评分卡模型，或称A卡，这是贷前风控的基石，通过历史数据预测客户违约风险，为决策提供依据。
接着，是至关重要的反欺诈环节：
申请反欺诈模型，无论是第一方还是第三方数据，都旨在识别高风险欺诈行为，保护机构免受损失。
风险定价模型，根据客户历史表现，智能确定初始额度和利率，实现风险与收益的平衡。
在贷中客户管理阶段，我们调整策略，通过：
行为评分卡模型，即B卡，洞察客户需求，个性化推荐产品，提升交叉销售和提额效果。
交易反欺诈模型，监控交易异常行为，防范羊毛党等不法行为。
而贷后催收阶段，我们的目标是更精细化管理：
早期催收预警模型，预警轻度逾期，减少人工干预，节省成本。
还款率预测模型，预测催收效果，为策略制定提供数据支持。
迁徙率模型，评估客户违约风险演变，精准识别风险升级的可能。
失联修复模型，通过数据挖掘，重新连接逾期客户，维持服务连续性。
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