(2)现有客户的挖掘

对现有客户的挖掘也就是在现有客户中寻找可以深入挖掘的对象，通过提供新的产品或者提高对现有服务的使用程度，从而增加商业利润。与“新客户获取”相比，在这一阶段商业机构对消费者掌握了更多的信息，如他们的使用记录以及支付记录等等，因此可以更精确地判断他们的行为。在这阶段，商业机构常常使用的模型有，响应模型、迁徙模型、激活模型等等。其中，响应模型的原理在上面已做过介绍，在此主要介绍后两种。

①迁徙模型

在信贷产品的使用过程中，消费者常常由于消费习惯的改变或由于其它公司推出了新产品等原因，而减少对现有产品的使用，甚至会停止使用现有产品而转向其它的金融机构。利用迁徙模型，金融机构可以预测消费者在多大程度上会减少使用现有产品，或者转向其他金融机构，着重刻画消费者在使用该产品时完整的规律。

利用该模型，金融机构可以制定相应的措施，提前向消费者提供升级或优惠服务等等，从而加强与客户的联系，减少客户的流失。

②激活模型

激活模型常常用于信用卡产品中。在信用卡业务中，有一部分客户由于长期不使用产品，被形象地称为“休眠卡”。无论出于什么原因，通过适当的提醒或促销将大大提高这部分客户的使用率。然而，金融机构仍然面临着一个效率的问题，那就是有些人会受到提醒后加大使用，而有些客户无论如何也不会重新使用。

利用激活模型，金融机构可以判断他们当中的哪些人最容易重新使用自己的产品，而哪些人就不用再去提醒。

2、信用风险模型在风险控制方面的应用

与信用风险模型在营销方面的应用一样，在风险控制方面，信用风险模型主要应用于开发新客户和对现有客户管理两个方面。

(1)开发新客户

风险控制在金融机构中的主要作用是解决如何在扩大营销的同时，减少损失。损失主要来自两个方面，即拖欠损失和坏账损失。因此，在新客户开发过程中，风险控制的主要任务是尽量减少那些可能会给企业带来损失的客户。在这一阶段，金融机构常常使用的模型有违约率模型、损失率模型、破产模型以及欺诈模型。

①违约率模型

违约率是指消费者在接受信用后，有多大程度会发生拖欠，产生拖欠的可能性有多大。应该指出的是，最早的信用评分就是指违约率模型，是应用最早的风险模型之一。此后，随时风险分析手段和范围的扩大，信用评分加入更多新的内涵。在开发违约率模型的过程中，金融机构需要利用消费者的申请信息和行为表现信息，通过分析历史数据中消费者申请信息与拖欠行为之间的关联关系，从而对其未来是否发生拖欠进行预测。

②损失率模型

损失率是指消费者在发生拖欠后，金融机构发生具体损失的比率有多大。损失率模型与违约率模型紧密相关。因为，虽然金融机构可以知道消费者发生拖欠的可能性，但它更想知道产生的损失可能有多大。通过比较损失率和现有产品的收益率，金融机构还是有可能向可能发生损失的客户提供服务。

③破产模型

前面所提到了拖欠损失和坏账损失，其中消费者还是处于正常的经济状态是。如果消费者出现了破产的情况，根据个人破产法的规定，他可以通过合理的司法程序消除所有的债务。然而对于金融机构来说，这也就意味着损失是不可挽回的。因此，金融机构需要利用破产模型研究消费者出现破产的可能性。

④欺诈模型

欺诈行为主要指消费者掩盖事实真相，故意伪造某些信息，以获取非法利益。另一种情况是，正常消费者的身份信息被他人利用，在不知情的情况下对金融机构造成了损失。通常，欺诈行为如果通过了信贷申请阶段，肯定会对金融机构造成损失，因此也特别引起金融机构的关注。

通常金融机构会利用黑名单进行识别，但是对于那些没有进入黑名单而且伪装非常巧妙的欺诈者，欺诈模型的效果会更有效。