项目背景：

对于分期贷款公司而言，优质客户群体是公司效益的保证，因此甄别团伙欺诈贷款和信用差的客户成为了该行业的业务核心。对客户资料进行层层人工审核，方能决定是否对客户放贷。随着公司规模不断扩大，门店范围遍布全国，传统的人工资料审核已经无法满足呈指数级增长的客户审核需求。惠享公司已有大量的客户贷款的资料数据，而这些历史数据并没有发挥应有的价值，惠享迫切需要基于数据建模建立一套客户自动审核机制，高效地帮助公司制定审核决策。

西南财经大学统计研究中心解决方案：

（1）根据历史数据，了解数据中每个变量在行业中的含义；

（2）由于原始数据杂乱，需要整理数据和清洗数据，由于变量众多，还要进行变量筛选；

（3）将数据划分为训练集和测试集，基于训练集建立分类审核模型；

（4）利用测试集对模型效果进行测试，找到最佳模型，并且效果达到行业可用标准。

（5）模型的可视化，将模型做成GUI以便审核人员使用。

项目成果：

快捷审核程序：提供惠享公司一套商业审核程序，审核人员只需输入客户的关键变量（如同盾得分，性别和平台个数等），即可得到该客户的信用得分和欺诈得分。基于我们的评分卡系统可以将逾期率控制在15%以内。