FICO® Model Builder accelerates the modeling lifecycle, with capabilities to explore and analyze data of any size or complexity, including massive volumes of unstructured and text-based information. It enables you to create new predictive variables, build, evaluate and document models, generate scores and seamlessly deploy models into production. In addition to standard techniques, you can leverage the power of FICO's industry-leading scorecard technology, which fuels billions of decisions each year. Deploy models as a standalone scoring system or within business rules flows. Your organization will become more agile, quickly responding to market changes for improved profitability.

评分卡模型的介绍（ABCD卡），数据清洗、特征工程的介绍，模型使用的介绍，评分卡模型评价标准的介绍~

1. 构建信用风险类型的特征 2. 特征的分箱 分箱的优点 Best-KS分箱法和卡方分箱法 3. 特征信息度的计算和意义

行为评分卡模型的特征构造

信贷评分卡模型所需要的数据源，3000调数据，里面不涉及任何个人隐私

（七）Python申请评分卡模型建立（图文+代码实现）的数据集

（九）行为评分卡模型python实现（详细代价+注释+讲解）训练集

（信贷风控）基于专家经验制作评分卡，从0到1，搭建基于专家经验评分卡，适合业务前期无数据，冷启动启动业务。

强大的模板功能，无论规则简单或复杂，均可模板化管理 » 规则功能组件 » 各个模块高度灵活，在零售银行业务有广泛验证 » 高性能 » 提供调额等所必要的高效批处理接口，专利算法RETEIII，业内性能评测第一 » 智能规则管理 » 提供十余种、业内最全的规则检验方式 » 规则生命周期管理 » 完整规则生命周期管理，并可以按需求定制化 » 用户安全管理模式 » 支持按产品、区域、职能等的用户权限管理 » 技术开放性和可扩展性 » 为业务人员提供B/S操作方式，支持外部数据库或其它接口调用

基于R语言的信用风险标准评分卡模型的开发及代码实现，适用于互联网金融行业的评分卡模型开发。