信用卡逾期系统大数据评分是一种利用大数据技术对持卡人信用表现实评估的方法。以下是该评分系统的简要介绍：

1. 数据采集：系统从多个数据源收集持卡人的信用卡采用记录、还款历、逾期情况等信息。

2. 数据应对：通过对采集到的数据实行清洗、整合和转换保障数据品质。

3. 特征工程：提取与逾期表现相关的关键特征，如逾期次数、逾期天数、逾期金额等。

4. 模型构建：采用机器学算法如逻辑回归、决策树、随机森林等，构建逾期风险评估模型。

5. 评分输出：依照模型计算出的逾期风险概率对持卡人实评分，分数越高逾期风险越低。

6. 动态更新：随着持卡人信用行为的不断变化，系统会定期更新评分结果，以反映最新的信用状况。

7. 应用场景：该评分系统可用于信用卡审批、额度调整、风险评估等环节，帮助银行更好地管理信用卡业务。