| 级别\周期 | 贷前 | 贷中 | 贷后 |
|---|---|---|---|
| 交易级 | 申请欺诈风险模型 | 消费贷(实物)套现风险模型 | |
| 交易级 | 现金贷欺诈风险模型 | ||
| — | — | — | — |
| 账户级 | 消费贷(实物)申请风险模型 | 消费贷行为风险模型 | 消费贷催收风险模型 |
| 账户级 | 消费贷(实物)分期倾向模型 | 消费贷代理商评级模型 | 现金贷催收风险模型 |
| 账户级 | 消费贷(实物)激活响应模型 | 消费贷收益评分模型 | |
| 账户级 | 现金贷申请风险模型 | 现金贷行为风险模型 | |
| — | — | — | — |
| 客户级 | 用户收入认定模型 | 用户综合评分模型 | 用户干系人挖掘模型 |
| 客户级 | 用户营销响应模型 | 用户流失倾向模型 | |
| 客户级 | 用户人群画像模型 | 用户银行卡推荐模型 |
行业内常用的是 ABC 三张评分卡。A 卡、B 卡、C 卡分别表示：申请评分卡 (Application Score Card)，行为评分卡 (Behavior Score Card)，和催收评分卡 (Collection Score Card)。
- A 卡：在获客过程中用到的信用风险模型。从模型的角度来看，它会对用户未来一定周期内的逾期风险作预测，即模型会在用户授权的情况下收集用户多维度的信息，以此来预测逾期概率。预测的逾期概率被用于风控策略或者转换成信用评分，比如国外经典的 FICO 评分，国内的蚂蚁信用评分、京东小白评分、携程金融的程信分等。A 卡评分除了用于决定是否通过用户的信用申请，还用于风险定价，比如额度、利率等。
- B 卡：行为评分是指，用户拿到信用额度后，模型根据用户的贷中行为数据，进行风险水平的预测。本质上讲，这个模型是一个事件驱动的模型，在互联网金融领域，一般会比 A 卡的预测时间窗口要短，对用户的行为更为敏感。B 卡除了可以用于高风险用户的拦截，也可以作为额度、利率调整的重要参考因素。
- C 卡：催收评分会判断，例如当用户出现逾期时，机构应该先催谁，或者哪些用户不用催，就自动会把钱还回来。催收模型一定程度节约催收成本，提高回催率。
