金融风控与反欺诈业务解释
金融风控与反欺诈业务解释
- 金融风控基本概念及流程
- 最开始的信贷风控是怎么做的？
- 金融风控建模的概念
- 有分数刻度的好处
- 风控流程
- 数据采集
- 反欺诈引擎
- 规则引擎
- 风控模型
- 催收
- 几个概念
- 反欺诈常用特征汇总
- 用户基本属性
- 设备指纹
- 中文错别字可以考虑转换成拼音做相似度匹配
- 第三方数据
金融风控基本概念及流程
最开始的信贷风控是怎么做的？
人审
吃业务经验
不能大批量处理，效率低下
不适用于移动互联网时代的金融场景
金融风控建模的概念
建模就是构造一个数学公式，能将我们手上有的数据输入进去，通过计算得到一些预测出来的结果。
比如大家初中/高中学习的线性回归，就是最简单的建模过程。
风控模型最原始的思路就是输入一个用户的信息，得到这个人是 “会还钱” 还是 “不会还钱”。这就是个二分类问题。
而评分卡模型其实就是希望能将一系列的个人信息输入模型，然后得到一个用户的还款概率。概率越大，评分越高，越容易还钱。概率越小，评分越低，越容易跑路。典型例子就是芝麻信用分。
那为什么一定要应射成某种分数呢？
有分数刻度的好处
我们可以随时根据业务需求调整通过率
更容易向用户解释他的信用评级
更容易向领导解释一个用户被拒绝的原因
更容易监控一个模型的效果
风控流程
风控的角度来看，基本上可以归结为以下几个部分：
数据采集
反欺诈
策略
模型
催收
直接输入1次#，并按下space后，将生成1级标题。
输入2次#，并按下space后，将生成2级标题。
以此类推，我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。
数据采集
数据采集会涉及到埋点和爬虫技术，基本上业内的数据都大同小异。免费的运营商数据、和安卓可爬的手机内部
信息（app名称，手机设备信息，部分app内容信息）、以及收费的征信数据、各种信息校验、外部黑名单之类
的。还有一些特定场景的现金贷和消费金融会有自有的数据可供使用，比如阿里京东自己的电商数据、滴滴的司
机数据、顺丰中通的快递数据等等。由于不涉及爬虫，这一块主要让大家理解一下都可以做些什么变量。
反欺诈引擎
反欺诈引擎主要包括两个部分，反欺诈规则和反欺诈模型。这里其实很少使用传统监督模型。涉及到的算法以无
监督算法、社交网络算法、深度学习居多。大部分的公司都使用的是反欺诈规则，这也是主要提倡的。一个原因
是欺诈标签不好得到，很难做监督学习的训练。还有一个原因是传统的机器学习对欺诈的检测效果很差。因为所
谓欺诈，就是一些黑产或者个人将自己包装成信用良好的用户，进行借款后失联或者拒不还钱。既然都伪装成了
好客户，基于风控人员主观思考建立的统计模型，又怎么可能有好的效果。但是经过一段时间的实验，这一块其
实用深度学习反而有意想不到的效果，基本思想可以理解为，简单评分卡解释性强，带来的坏处就是可以被逆向
破解，而复杂模型的黑箱操作虽然解释性差，却有一定的安全性，尤其是搭配了在线学习等动态手段之后。反向
破解的成本极高。此外还有很多算法诸如异常检测和知识图谱都在这一块有所应用。
规则引擎
规则引擎其实就是我们常说的策略，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（badrate），找到最佳分段区间，然后得到筛选后信用较好的一批特定人群进行放款。这一块
主要有单变量分析和一些关键指标的计算和监控，比如Rollrate、PSI、KS、AUC，等等。通常规则和模型是组
合使用的，尤其在反欺诈场景中。
风控模型
风控模型是机器学习在风控领域的主要体现。当然前面提到的反欺诈模型也是重点之一。主要是通过监督算法构
建违约概率预测模型。但是因为实际业务中，是数据的质量并不是永远那么完美，这里通常我们会使用到深度学
习、无监督、弱监督等等方法去辅助 传统监督学习算法。
风控模型其中包含了A/B/C卡。模型算法之间可以没有显著区别，而是根据其发生的时间点不同而进行划分的
（贷前/贷中/贷后），也就是y产生的方式不一样。通常信贷领域都是用逾期天数来定义y。A卡可以用客户历史逾
期天数最大的天数。B卡则可以多期借款中逾期最大的一次。C卡因为用途不同有不同的建立方法。比如你们公司
有内催，有外催。外催肯定是回款率低，单价贵的。那么就可以根据是否被内催催回来定义y。
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。比如催收记录的文字描述、触达率、欺诈
标签等等。并且坏账的客户会被列入黑名单。其实只要是能被催回来的，都不是坏账。但是很多公司为了保险起
见，逾期超过一定时间的客户，即使被催回来，也会被拉入黑名单。这里主要的算法就是催收模型相关的，可能
是监督、无监督算法。也有基于社交网络算法构造的失联模型等等。
几个概念
Badrate： 坏人占比
MOB (month on book)：开卡时长
Vintage分析法是一种动态分析法，用来分析不同时期资产的表现情况，它以贷款的账龄为基础，观察每批放
款贷后1,2,3…N个月时的逾期情况。
Roll-Rate分析追溯贷款状态之间每月的迁移情况，展示了每批贷款进入下一个逾期状态的概率。
反欺诈常用特征汇总
用户基本属性
phone_nember
- 手机号前缀是否相同
- 手机号归属地是否相同
- 是否是虚拟运营商
- 流量卡还是通话卡
nickname
- 昵称符合固定的规律（中文+数字）
- 备注是否符合某种亲密的称呼
birthday
- 年纪
- 星座
- 生肖
sex
- 性别是否失衡
password
- 是否都相同
身份证号码
- 年龄 核对
- 性比 核对
- 城市
邮箱
- 是否是一次性邮箱
- username 满足规律
- 是否同一邮箱服务商
- 邮箱里面的数据（账单）
学历
- 相似性
住房
- 租房情况是否雷同
积分
- 是不是超过某个阈值
签到
- 相似性
ip
- 是否是同一个号段
- 每次登录ip地址是否相同
- 是不是临时ip 和 gps
- ip 和 gps 是否能对的上
gps
- 经纬度相似性分析
- 国家 省份 城市 相似性
- ip 和 gps 是否能对的上
wifi
- ssid
- wifi list
- 贷款前的几分钟有没有切换过wifi
application time
- 时间切片
- 注册用了多长时间（太快太慢都有问题）
- 一共申请了几次
login time
- 时间切片
- 登陆了几次、频率
- 最后一次登录时间距贷款时间的间隔
- 同一时间登录做一个校验（同一时间多人登录）
ua（user agent）
- 每次打开是否是同一个ua
渠道
- app/H5/微信
- 渠道ID属于违规渠道
app version
- 每次app的版本号是否相同
- app版本会不会太老了（老版本的app有bug，可能会被黑中介用来攻击我们）
推荐人/联系人
- 名字匹配
- 手机号匹配
设备指纹
imei
- 是否都相同
- 每次登录imei号是否都相同
device id
- 是否都相同
- 每次登录device id号是否都相同
分辨率
- 手机型号和屏幕分辨率是否一致
mobile type
- 手机品牌
- 手机型号
os（operating system）
- 每次打开操作系统是否都相同
- 来申请的人是否os都相同
- os的版本是否太旧
中文错别字可以考虑转换成拼音做相似度匹配
address
- 地址要标准化
- 模糊匹配
- 相似度计算（cos距离，词向量）
company
- 正则
- 字节拆分
- 关键字提取
- 相似度计算
- 错别字/同音字识别
第三方数据
人行征信
- 公司信息是否一致
- 学历是否一致
- 居住地址是否一致
- 手机号码是否一致
- 逾期数据
运营商
- 是否有相同的联系人
- 是否有黑名单客户在通讯录中
- 通话最频繁的几个人（所在地是否和他相同）
社保公积金
- 工资
- 社保
- 公积金
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