金融机构对于会员管理、渠道、客户管理，基本都会涉及到一个评级的内容，通过评级我们可以知晓这些群体的特点，拟定具体画像，以及给不同的人群分类等等。常规上可以通过评分卡跑一个评分等级来评级，但并不是每个场景都需要复杂的建模流程，今天我们来讲解一个偏向商户或用户端的评级内容。

比如某场景金融中，在用户管理上分成客户跟商户管理。在这两者的具体的评级上会稍有差异，一般有以下的评级维度参考：




一.客户评级：

①客户自有标签









②申请标签









.....以上简单列用户评级其中两个维度，更详细会在课程展开~




二.商户评级：

在商户评级上，对具体的评级有以下要求限制：

a.新商户未满多长时间内不能参与评级

b.睡眠商户不能参与评级




所以基本80%需要评级的都为老商户。于是问题来了，商户评级需要选择什么维度？

综合我们的经验考虑，有以下商户维度推荐大家参考：

商户面积

商户融资大小

商户主要客源：直销客群或渠道客群等，也会有差异

......

于是在商户的评级上，咱们可以罗列的评级参数有以下这些：

2.1.商户标签：

①商户所在地：商户隶属省份、城市、城市等级等衍生变量

②商户面积

③手术室数量：手术室数量决定该商户的最高业绩

④注册资本：注册资本是为了判断商户是否容易发生跑路现象

⑤合作时长

⑥商户营业时长：通常来说老商户、稳定商户营业时长肯定长




2.2.客户质量：

①近3月、近6月、近12月同盾分平均数

②近3月、近6月、近12月人行分平均数

③同盾多头>5的占比

④同盾多头>5的数量

④人行多头>5的数量

⑤客户A类评级占比

⑥客户E类评级占比

另外两个较为大的维度就是商户在金融机构规模、商户资产质量等维度，这两个大维度又可以仿照以上拆解为许多小细节...




关于以上商户跟客户的评级相关的内容，还有相关的评级的数据集跟评级代码(python)，详细敬请关注：








另：
















~原创文章

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