在完成評分卡建模，並且模型效果不錯後，就要準備在風控策略上實施評分卡。為了順利的實施評分卡，和保證評分卡的效果與預期的一致，就會牽扯到以下的一些問題。例如：評分卡的決策點的分值如何設定？是否加入人工干預？以及實施以後的監控問題。
一般來說評分卡的決策點就一下兩個應用方式：
案件自動拒絕\通過
定義乙個決策點，若案件評分低於決策點，則系統自動拒絕。
案件人工審核
定義兩個決策點，若案件評分低於決策點，則系統自動拒絕，若高於決策點，則系統自動通過；若在兩者之間，則轉人工。
不管是那種應用方式，選擇乙個好的分值都是很關鍵的事。
決策點設定方式一般是依照目標以及評分卡分布表，對應預期目標與實際分布，來制定決策點：
好壞比率(odds)
計算多少個好客戶的利潤能彌補乙個壞客戶的損失，這乙個比值所對應的分數就是合適的臨界值分數。但在實際中利潤與損失很難確定，導致很難計算比值。
核准件的壞賬率
保證決策點以上的壞賬率與之前一致。
核准件中的壞客戶數
保證高於決策點分值的客戶中壞客戶數量與之前一致。
人工干預是指信貸部門與評分卡模型建議相反。
一般分為兩種：
high side override（hso）：當客戶在分數線（cut-off）以上，按策略應核准其申請，若因其他評分以外的因素而被拒絕時，則成為hso。
low side override（lso）：當客戶在分數線（cut-off）以下，按策略應拒絕其申請，若因其他評分以外的因素而被核准時，則成為lso。
ps：人工修正與人工審核不是乙個意思。
模型是基於過去的資料來**未來，但隨著外部環境變化，如市場波動；評分卡模型在開發上線之後，需要定期進行監控報告，當異常情況出現時要進行適當維護，確保評分卡能有效的識別客戶信用風險。
前段監控報告
觀察申請客戶或近期客戶與評分卡建模樣本是否一致或呈現穩定形態。
評分分布
分析目的在於監控固定時期每乙個分數段的核准率。
穩定性分析
分析目的：在於衡量兩段時間（模型開發樣本期間與目前）申請客戶的客層變化，作為評分卡有效性的早期預警，並了解核准率及不良率的變動是否來自於客群的變動。
判斷標準：
若psi<0.1，表示客戶群體從模型開發到實施的穩定性較高；
若0.1<= psi <=0.25，表示客戶群體發生了一定的變化；
若psi >0.25, 表示客戶群體發生較大變化。
變數穩定度分析
包括單變數分析和所有變數分析，了解客群穩定性偏移原因。
人工干預評分分析
了解改寫的原因及審視改寫的政策
資料輸入錯誤率分析
後端監控報告
觀察模型對申請客戶或近期客戶的信用風險識別能力。
評分卡區分度分析。
監控當前評分卡是否仍然有良好的**能力。
逾期分析報表：
逾期分析報表有幾個不同型別:按評分分段；按賬齡；按特徵；
按評分分段：監控申請分段的逾期情況
按賬齡：監控不同時間段進件的逾期情況
按特徵：監控變數是否有效，分析評分卡區分能力變化的原因。
早期預警
評分卡區分度在上線之初，由於表現期過短，無法顯示出模型質量，需要加入早期預警指標來監控：一般模型的表現期為9-18個月，用來確定樣本好壞，若表現期未滿，壞客戶數量不足，整體壞賬率偏低，影響評分卡區分力評估。
早期預警評估指標：
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