模型迭代与拒绝推断在评分模型的开发过程中，模型迭代和拒绝推断是两个至关重要的环节，它们直接关系到模型的预测能力和稳定性。以下是对这两个问题的详细解答：一、模型迭代模型迭代是指在业务进行过程中，随着时间和环境的变化，原有模型的效果逐渐下降，需要重新选择样本、重新训练模型、重新设置评分区间和重新决策的过程。原因：业务环境的变化：如市场趋势、客户行为、竞争态势等的变化，可能导致原有模型的预测能力下降。数据分布的变化：随着时间的推移，数据的分布可能发生变化，导致模型的特征分布发生偏移。模型老化：模型在长时间使用后，可能因未能及时适应新数据而逐渐失效。方法：重新选择样本：从最新的业务数据中抽取样本，确保样本的代表性和多样性。重新训练模型：使用新的样本数据重新训练模型，以更新模型的参数和权重。重新设置评分区间：根据新的模型结果，重新设定评分区间，以确保评分的准确性和有效性。重新决策：基于新的模型和评分区间，重新制定决策规则，以适应业务环境的变化。注意事项：在迭代过程中，需要保持模型的稳定性和一致性，避免过度拟合或欠拟合。需要对新的模型进行充分的验证和测试，以确保其在实际应用中的效果。二、拒绝推断（RI）拒绝推断是指在评分模型开发中，由于部分客户被拒绝授信，导致无法直接获取这些客户的贷后表现，从而无法准确评估模型对这些客户的预测能力。为了解决这一问题，需要使用拒绝推断方法。原因：在信贷审批流程中，部分客户因不满足某些前置规则或策略而被拒绝授信，导致这些客户的贷后表现无法被直接观测到。这部分被拒绝的客户可能包含潜在的坏客户，如果忽略这部分数据，可能导致模型对坏客户的预测能力下降。方法：假设法：基于一定的假设，如假设被拒绝的客户中坏客户的比例与通过审批的客户中坏客户的比例相同或相似，来推断被拒绝客户的贷后表现。统计模型法：使用统计模型，如逻辑回归、决策树等，来预测被拒绝客户的贷后表现。这种方法需要基于一定的先验知识和数据支持。机器学习法：利用机器学习算法，如随机森林、神经网络等，来构建预测模型，以推断被拒绝客户的贷后表现。这种方法需要更多的数据和计算资源。注意事项：拒绝推断方法的选择应根据具体业务场景和数据特点来确定。在使用拒绝推断方法时，需要充分考虑数据的可靠性和准确性，避免引入噪声或偏差。拒绝推断的结果应作为模型评估的参考，而非唯一依据。需要结合其他评估指标和方法来综合判断模型的性能。三、应用场景下的模型迭代与拒绝推断冷启动场景：在业务初期，由于样本量有限，可以直接使用首批有贷后表现的样本进行模型开发。此时无需进行复杂的拒绝推断，因为样本量较小且代表性较强。规则影响场景：在业务开展一段时间后，随着前置规则和策略的增加，通过审批的客户已经经过了层层筛选。此时需要关注负样本占比的降低问题，并考虑使用拒绝推断方法来补充负样本信息。可以通过假设法或统计模型法来推断被拒绝客户的贷后表现，并将其纳入模型训练数据中。模型迭代场景：在模型迭代过程中，需要重新选择样本并重新训练模型。此时应充分考虑数据分布的变化和模型老化的影响，并采取相应的措施来保持模型的稳定性和预测能力。在迭代过程中，可以继续使用拒绝推断方法来补充负样本信息，以提高模型对坏客户的预测能力。四、总结模型迭代和拒绝推断是评分模型开发中的两个重要环节。通过合理的模型迭代和拒绝推断方法，可以保持模型的稳定性和预测能力，提高信贷审批的准确性和效率。在实际应用中，需要根据具体业务场景和数据特点来选择合适的方法和策略。（注：以上图片为评分模型开发流程示意图，展示了从数据收集、模型训练到模型评估的整个过程。）