風險管理是金融機構的立身之本。在當前的經濟環境下，金融行業進入強監管時代，銀行面臨巨大的同業競爭，業務風險水平也不斷上升，提升自身風險防控能力的需求日益迫切。大數據和人工智能技術飛速發展恰好為這一需求提供了解決之道，智能風控成為熱點應用領域和方向。很多以銀行、消費金融公司為代表的金融機構紛紛采用智能風控模型來對個人和企業做風險預測，對其進行分析、打分和判斷。其中常常用到A卡、B卡、C卡，所以風控模型中的ABC卡什么意思呢？

就金融風險而言，我們主要關注的風險模型一般包括申請評分、行為評分、催收評分和反欺詐，也就是對應了我們常說的A卡、B卡、C卡。

1、A卡，其英文名稱為Application score card：即申請評分模型，側重貸前。該類風控模型的目的在于預測申請時點（申請信用卡、申請貸款）未來一定時間內逾期的概率。

2、B卡，其英文名稱為Behavior score card：即行為評分模型，側重貸中。該類風控模型的目的在于預測使用時點（獲得貸款、信用卡的使用期間）未來一定時間內逾期的概率。

3、C卡，其英文名稱為Collection score card：C卡即催收評分模型，側重貸后。該類風控模型的目的在于預測進入催收階段后未來一定時間內還款的概率。

在簡單了解風控模型中的ABC卡什么意思之后，我們還需要知道這幾種模型分別使用的數據是哪些。

A卡特征項的組成元素主要有以下幾大類：申請者的人口統計數據、申請者家庭財產、負債信息、所申請的債項相關信息、銀行已有客戶在本行的信息、客戶的征信信息。

B卡和C卡的征項的組成元素主要有以下幾大類：逾期類行為信息、還款類行為信息、征信信息、債項信息、人口統計類信息、催收類信息、賬戶信息。

通過A卡、B卡、C卡的建模，金融機構就可以基于以上數據，得到不同的客戶分數，根據不同的客戶分數，分析出他們的還款能力和還款意愿，最終決定是否給于授信以及授信的額度和利率分別是多少，并在貸后進行跟蹤管理，調整相應的信貸策略。

智能風控模型的引入改善了傳統金融機構過往風險管理體系缺乏靈活性、防控手段較為落后等弊端，大數據覆蓋面廣、維度豐富、實時性高、更加客觀和理性。作為一家以人工智能技術提供企業服務的高科技公司，冰鑒科技利用聯邦學習、知識圖譜、機器學習等人工智能技術構建各種智能風控模型，幫助金融機構加強貸前貸中貸后風險管理，打造金融機構自有風控能力，減少對于互聯網流量巨頭的依賴。

相信看完文章，你會對“風控模型中的ABC卡什么意思”這個問題擁有更深入的了解。