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•信贷历史；
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•还款历史；
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•新信贷追求。
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以上主要反映一般客户的信用风险特征。金融机构还会引入大量的第三方数据，增加客户风险评价的准确性，包括客户流水数据、网络交易行为、浏览行为、评价行为等。这些信息是对金融机构内部数据很好的补充。
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申请风险模型主要在申请阶段应用，用于客户准入。客户准入申请评分的高低采取不同的策略。申请评分低的客户，风险较高，直接拒绝；申请评分在准入评分阈值附近的客户可以通过二次审批决定客户去留；评分较高的客户可直接通过。
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大数据与传统数据结合建模
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在申请阶段，客户还未与金融机构建立直接的业务往来，因此申请风险模型参与使用的变量很多属于静态的始点信息。静态信息在客户的风险预测方面所起到的作用，不如行为数据更为有效，这也影响了申请风险模型对好坏客户的区分能力。但大数据的引入改变了这一情况。由于大数据的引入，在申请阶段，金融机构就能够获知申请人的行为信息，从而可以部分地将这些行为数据纳入评分卡或准入策略中，提高申请风险模型的预测能力。
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例如，在对供应链系统的下游经销商进行小微贷款风险评估的过程中，由于供应链系统已经记录了经销商的进货、付款、物流等多方面的信息，通过对这些行为数据的分析，构造具有风险辨识能力的变量，结合传统信贷数据构建预测模型，对商户未来的违约概率进行预测。金融机构所能够获取的行为数据已经突破了其自有的数据积累范畴，在申请阶段引入更多的客户行为信息，能够显著提高申请风险模型的预测能力。
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当然，很多数据具有稀疏性的特点，并且相对比传统的金融信贷数据没有很强的风险区分能力。因此，传统的金融信贷数据仍是模型不可或缺的组成部分，只有将传统信贷数据与大数据结合应用，方能更好地实现预测目标。另外，大数据所提供的信息如何进入模型，与传统结构化数据一起应用，对风险计量技术也提出了更大挑战。
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二、初始额度模型
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对于通过利率定价类的贷款，金融机构在制定授信策略时主要是控制风险，防止出现过度授信，客户授信策略主要依赖于申请模型和客户收入负债的分析。对于信用卡产品而言，由于是循环授信产品，金融机构资源会向收益高的客户进行倾斜。因此信用卡的初始额度授信在考虑最接近客户需求和还款能力的同时，还会考虑客户的收益情况，额度资源向收益高的客户倾斜，从而提高金融机构的收益水平。故初始额度模型也可以认为是申请收益模型，反映客户的收益情况。
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初始额度模型主要衡量客户的收益情况，由于信用卡的收益主要源于客户的循环利息、逾期利息、分期手续费，以下行为和特征可在一定程度上反映客户的收益。
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•客户属性；
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•逾期行为；
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•还款行为；
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