风控特：关系网络特征工程入门实践

风控业务背景

常规RFM时间切片统计特征侧重于纵向维度量化用户风险，而关系网络特征则从横向维度来评估。纵向是指同一用户在不同时间段上的行为异常风险；横向是指在同一个时间段里聚集的不同用户放在一起评估风险。因此，关系网络特征可作为常规RFM特征的一个有力补充，为风控模型带来可预见的增量效果。

芝麻信用分中的人脉关系维度可以给我们带来很多启发，其又细分为人脉圈稳定性、社交影响力指数和信用环境指数三个子指标。其中信用环境指数是本文主要参考学习的方向。

图1 - 芝麻信用评分维度之人脉关系

本文不围绕各种复杂的社区发现算法展开，只从业务角度分享下构建关系特征的一些实践经验。关系网络中最重要的两部分无非就是——边（edge）和节点（node）。围绕这两点，我们可以考虑几个问题：如何分析可用数据？如何根据已有数据源来构建关系网络？如何构建关系特征？如何评估关系特征的性能？如何落实上线方案？

目录
Part 1. 如何分析可用数据？
Part 2. 如何构建边关系？
Part 3. 如何使用节点特征？
Part 4. 如何使用存量数据和增量数据？
Part 5. 如何实时上线？
Part 6. 如何验证关系特征的效果？
Part 7. 如何去优化关系特征？
致谢
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Part 1. 如何分析可用数据？

考虑数据源的稳定性。

在风控中， 稳定性压倒一切。数据源是构建特征的前提，如果数据源采集上就不稳定，必然导致特征波动。那么为了调研数据源采集情况，我们该咨询哪些人员，以及关注哪些问题呢？以下是笔者的一些实践建议：

信贷产品设计人员 ：了解产品页面跳转流程，包括：在哪个页面将会要求用户导入资料？需要用户授权同意哪些数据采集协议？新用户相对于老用户会少哪些数据？
外部数据对接开发人员 ：外部数据是其他数据公司所提供的，从而可能存在一些不确定性。例如，由于输出变量不稳定而被使用方下线，或者由于协议到期而被提供商下线。需要明确：外部数据在哪个环节（额度、定价、支用）调用？覆盖哪些产品和客群？外部数据接口调用的稳定性？
风控策略人员 ：了解风控流程和未来业务调整计划。风控流程图帮助你理解在整个风控链路上数据采集和风控策略之间的映射关系；业务调整计划帮助你排除一些未来不可用数据。例如，为提高用户转化率或合规性要求，未来计划把某些用户数据 由必导项改为自选项 ，那么可预见这块数据未来的采集率将会逐渐下降。如果对这块数据依赖性高，就会导致模型不稳定。此时，我们就不得不放弃实时数据的使用，或者考虑分箱等方式来平滑影响，或者考虑如何利用存量历史数据。

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