银行风控模型是一种用于评估和管理风险的模型。随着金融市场的不断变化，各种风险也不断涌现，对银行的风险管理提出了更高的要求。因此，银行风控模型的构建和应用具有重要的意义。下面为大家介绍一些银行风控模型的图片。
第一张图片是传统的贷前评分卡模型。贷前评分卡是一种针对借款人的信用评估方法，通过对借款人的主要信息如收入、工作时间等进行评分，以确定其违约概率。这张图展示了评分卡的一般结构，包括评估指标、评分、评分对应的违约率等内容。
第二张图片是贷后追踪模型。贷后追踪模型是通过监控贷款人的还款情况，评估其违约概率的模型。这张图展示了贷后追踪模型的一般结构，包括特征选择、模型训练、模型应用等流程。
第三张图片是基于机器学习的信用评分模型。随着技术的进步，银行风控模型也在不断升级，基于机器学习的信用评分模型就是其中之一。这张图展示了基于机器学习的信用评分模型的一般结构，包括数据采集、特征工程、模型训练等流程。
第四张图片是基于大数据的风险评估模型。随着互联网和大数据技术的不断发展，基于大数据的风险评估模型也开始应用于银行风险管理中。这张图展示了基于大数据的风险评估模型的一般结构，包括数据采集、数据处理、模型构建等流程。
最后一张图片是综合评估模型。综合评估模型是将多个评估模型综合起来，以综合评价借款人的违约概率。这张图展示了综合评估模型的一般结构，包括多个评估模型的叠加、加权等流程。
综上所述，银行风控模型是银行风险管理中必不可少的工具之一。银行可以根据自身实际情况选择最适合的模型进行应用，以提高风险管理的效率和精确度。
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