金融风控01-风控业务解析
金融风控01-风控业务解析
- 风控业务解析
- 信用卡风控流程
- 数据采集:
- 反欺诈引擎(模型、无标签)
- 规则引擎(策略)
- 风控模型
- 催收
- 入门资料推荐
- 补充
- 四要素验证:
风控业务解析
信用卡风控流程
数据采集:
数据采集会涉及到埋点和爬虫。
反欺诈引擎(模型、无标签)
反欺诈引擎主要包括两个部分,反欺诈规则(主要)和反欺诈模型。传统的监督模型较少的使用到,主要涉及到无监督算法、社交网络算法、深度学习、异常检测、知识图谱。
规则引擎(策略)
主要通过数据分析、挖掘手段以及一些监督、无监督算法,得到不同字段、各个区间的坏账率,找到最佳分段区间,然后筛选信用较好的一批特定人群进行放款。通常是模型与规则组合使用。
风控模型
主要通过监督算法构建违约概率预测模型。但由于实际业务中数据质量问题,通常使用深度学习、无监督或弱监督学习等方法去辅助传统监督学习算法。
风控模型中包含了A/B/C卡,其三者的区别如下表所示。
A卡 | B卡 | C卡 | |
---|---|---|---|
时间不同 | 贷前 | 贷中 | 贷后 |
数据要求不同 | 一般可做贷款0-1年的信用分析 | 在申请人有了一定行为后,有了较大数据进行的分析,一般为3-5年 | 对数据要求更大,需加入催收后客户反应等属性数据 |
Y的定义 | 用户历史逾期天数的最大天数 | 可以多期借款中逾期最大一次的天数 | 用途不同,定义不同 |
催收
催收是风控的最终手段。这个环节可以产生很多对模型有帮助的数据,例如催收记录的文字数据、触达率、欺诈标签等。
入门资料推荐
《概率论与梳理统计第四版(浙大)》
《统计学习方法第二版(李航)》
《机器学习(周志华)》
《利用Python进行数据分析(第二版)》
《信用评分模型》
补充
四要素验证:
姓名、身份证、银行卡、手机号
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