在之前的「一文看懂风控部门架构」中有提到审批策略部门,其内部由一些策略分析师组成,每组策略分析师分担一部分工作,比如,有些人负责规则测试与部署,有些人负责策略制定与调优等,共同保证金融贷款机构线上策略规则的稳定运行。

审批策略分析岗对于金融机构风控部门尤为重要,贷前风控规则的制定与统筹都由审批策略分析师完成。同时,审批策略分析师的日常工作不需要像风控建模工程师一样,需要研究、利用一些机器学习算法。所以,审批策略分析师对于统计学基础相对薄弱,信贷业务理解比较强、具有一定逻辑分析能力的信贷工作者比较友好,晋升或转岗都是比较合适的切入口,如信贷审批员、数据分析师等。

那么,在面试审批策略分析师过程中,常会被面试官问到哪些问题?
PS:以下问题取自FAL近2年内面试指导咨询过程中,积累的训练营学员风控面试Q&A数据库。

1、贷前策略一般需要防范哪些风险,具体分为哪些模块

简答示例:贷前策略一般需要重点防范欺诈风险与信用风险,一般欺诈风险防范在前,信用风险防范在后。
审批策略架构基本可以分为6个模块:个人信息验证、准入规则、欺诈判定、黑名单、信用判定、授信。

2、制定策略的步骤有哪些,制定出优秀的策略核心瓶颈是什么

简答示例:制定策略可以分成贷前风控架构策略与具体策略规则。
贷前风控架构策略设计的主要流程分成5个步骤:
熟悉信贷产品类型、了解进件流程
根据明确的审批对象,制定主体策略模块
对应主体策略模块寻找风险解决方法
根据确认的策略模块,设计审批流程
确认审批流程落地的方案

以上5个步骤都可以单独展开解释,如第1步中「熟悉产品类型」可以分为核心4个环节:
明确核查审批的对象
了解对标产品和审批对象在信贷行业审批中的通用流程
评估信贷产品对应潜在客群是否存在明显风险点
明确产品目标客群的范围

「了解进件流程」可以包括2个方面:
收集进件流程中可获得的进件要素,如家庭地址、家庭电话、姓名、身份证、手机号、公司地址和公司电话、联系人和联系电话等。
寻找进件流程中的风险点,制定对应的风险排查方法

对于具体策略规则的制定,主要分为5个核心步骤:
确定有效目标规则变量
对目标变量做风险分布分析,判断是否有风险区分度,初步确定可行的策略或规则
策略上线前预估对生产的影响
策略上线后监控是否有偏差,以及是否完全执行
上线后对有表现的策略规则进行数据分析,分析策略调整后的进件量、批核率及贷后表现

对于制定出一套表现优秀的风控策略,核心的瓶颈在于数据。

现在是基于数据驱动风控的时代,一套自动化风控策略做的好不好,最核心在于每个策略模块的风险点能不能完全覆盖。

风险点的涉及维度是多样的,策略分析师需要依托自有数据和外部数据进行规则的挖掘,尽可能地利用一些规则组合将风险点规避掉。在风险点与风险控制的动态对抗过程中,风险点的增加势必要求策略分析师挖掘更多的数据维度,组建新的策略规则。当没有适合的数据可以支撑到某个风险点全覆盖的情况时,再优秀的策略分析师也无以应对。

3、Vintage在策略中的应用有哪些

简答示例:Vintage是在信贷行业风控中主要观测资产质量变化趋势的图标。通过Vintage可以:
观测资产的最终损失比例,帮助划分资产进行差异化定价,提前控制风险;

了解不同时段放款资产的变化趋势,观测资产逾期上升的趋势,便于提前对相应的风险进行控制;
观测已经放款资产的月度变化情况。关注整体进件资产的客群资质变化,便于对贷前或贷中策略进行调整

通过上图Vintage走势,还可以对比不同观测时间区度(如上图季度)设定的风控策略表现优异,进行策略D类调优。

4、了解冠军挑战者模型吗

简答示例:“冠军挑战者”模型的设计思路:
将目前在线上运行且执行风控决策的策略规则和评分模型设定为“冠军组”,与之同时线上模拟运行,记录风险判断结果但不执行风险决策的策略规则和评分模型设定为“挑战组”;
“冠军组”唯一,“挑战组”可以是若干;
在“冠军者”和“挑战者”策略应用一段时间以后(自定),通过跟踪、归纳、分析每个策略小组的表现,效益更高的策略被实践证明更优秀,从而可考虑成为新的“冠军者”策略(也就是换入换出决定),然后继续制定新的“挑战者”策略进行新一轮的竞赛。

“冠军挑战者”模型的应用场景可以有如下参考:
做出融合策略模型(内部多版本),期望在稳定多版本策略不稳定区间,叠加规则达成目标
维持目前决策版本,融合策略模型与外部模型进行拒绝人群引入
应对个别数据源突发问题,及时调整策略模块结构

5、更多…

风控面试Q&A数据库中,仍有大量高频问题常被面试官提及,比如
外部数据源在策略中主要起到哪些作用?
纯线上产品和线下产品风险上主要的区别在哪里?
怎么设计审批流程才能节省征信成本?
影响通过率的主要因素有哪些?
影响资产的核心指标有哪些?为什么是这些指标?
资产质量与定价之间有什么关系?
策略制定该以什么目标去制定?
客户填写的资料哪些是不必要的,原因是什么?
简述模型与规则的优劣?
策略中常用的SQL函数有哪些?
三方数据怎么评价和测试?
策略如何调优?
… …

在看此文的你,是否可以回答以上这些问题呢?可以的在评论区回复个“1”,待解释的回复个“2”,也可以转发测一测身边的小伙伴。

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