在最开始的信用审批过程中，客户的信用等级主要由专家进行主观评判。随着数据分析工具的发展和数据收集、存储越来越容易，各大机构逐渐使用统计模型将专家的评判标准量化为评分卡模型。从而更有利于客观评价客户风险，和批量高效对客户进行风险分级。随着技术的发展，机器学习模型也开始在各大机构进行使用。本文从不同的角度阐述评分卡，让你彻底弄懂评分卡。

一、什么是评分卡？

  
评分卡是一张有分数刻度和相应阈值的表。对于任何一个客户，总能根据其信息找到对应的分数。将不同类别的分数进行汇总，就可以得到客户的总分数。其形式如下：

其中前两列表示变量名称，第三列表示变量的取值范围，第四列表示对应取值的woe值，最后一列表示对应取值的分数。对原理和实现感兴趣的小伙伴可翻看：评分卡原理及Python实现、【评分卡实现】应用Python中的toad.ScoreCard函数实现评分卡。
  
评分卡发展至今种类已非常多，针对客群和使用方法不同，分类也不一样，接下来详细阐述。

二、从用途划分评分卡

  
从评分卡的用途来看，可以划分如下