基于用户收支数据的贷款风险红黄绿三分类测算公式咨询

核心规则定义 #

• 贷款风险：指借款人获批贷款后，无法足额偿还本息的违约可能性
• 风险分级标准：完全以还款概率为依据划分为三个等级
  • 绿类：还款概率高
  • 黄类：还款概率处于中间区间
  • 红类：还款概率低

现有已采集数据维度 #

当前系统已收集的贷款申请人数据字段如下：

• grossAnnualIncome：年度总收入
• monthlySalary：月固定薪资收入
• monthly rent：月租金支出
• educationalExpenses：教育类刚性支出
• houseHoldExpenses：家庭日常开销
• monthlyPersonalExpenses：月个人消费支出
• monthlySavings：月均储蓄额

咨询需求 #

需要获取两类可落地的解决方案：

• 轻量方案：仅使用上述已采集字段，就能计算用户还款概率、完成红黄绿三级风险分类的测算公式
• 高精度方案：分类准确率更高，但需要补充采集额外维度数据的成熟信贷风险测算方案

判定结果校验标准 #

所有方案的分类逻辑必须符合以下两个参考场景的判定结果：

场景1：monthlySalary为50000美元、无租金及其他支出的申请人

• 申请500000美元贷款：归为红类
• 申请50000-65000美元贷款：归为绿类
• 申请70000-90000美元贷款：归为黄类

场景2：上述月薪资50000美元的申请人，若monthly rent为44000美元、houseHoldExpenses为9000美元，哪怕申请金额仅为50000美元，也必须归为红类，判定为无偿还能力。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者808Code