對于IV值（Information Value）的說法，錯誤的選項是：**D: 任何情況我們都應該選擇最高的IV值**。

### 專業(yè)分析：
IV值用于衡量特征與目標變量之間的關聯(lián)性，在特征選擇特別是信用評分模型中非常重要。我們逐一分析各選項：

- **A: 高IV值表示該特征和目標變量的關聯(lián)度高**
- **正確**。IV值越高，說明特征對目標變量的區(qū)分度越強。通常，IV值可以分為以下幾個等級：
- IV < 0.02: 無預測價值
- 0.02 ≤ IV < 0.1: 弱預測能力
- 0.1 ≤ IV < 0.3: 中等預測能力
- IV ≥ 0.3: 強預測能力

- **B: 過高的IV值，可能有潛在的風險**
- **正確**。非常高的IV值（一般超過0.5或0.6）可能意味著過擬合，尤其是在建模數據集上表現(xiàn)特別好，而在新數據上表現(xiàn)不佳。

- **C: 特征分箱越細，IV值越高**
- **正確**。分箱越細，通常IV值會上升，因為每個箱可以更具體地捕捉目標變量的分布差異。但是，過細的分箱可能導致過擬合，需要平衡。

- **D: 任何情況我們都應該選擇最高的IV值**
- **錯誤**。雖然高IV值通常意味著更強的預測能力，但在某些情況下，過高的IV值可能導致過擬合。此外，選擇特征時也需要考慮特征之間的相關性、業(yè)務意義以及模型的可解釋性。選擇特征的過程應綜合考慮這些因素，而不是僅僅依賴IV值。

因此，選項D是錯誤的，特征選擇時不能僅憑IV值高低來決定。