数据科学在风控中的应用-笔记

风控流程

-信贷风控决策体系流程

客户申请-资料填写-要素验证-合规性验证-规则验证-黑名单-反欺诈-信用评分-放款-贷后管理

-某消费金融公司决策体系流程

禁入规则校验：基本信息校验、人行征信分级

欺诈风险校验：身份验证、位置验证、黑名单校验、业务规则校验

模型评分：信用打分

贷后监控：模型监控、用户监控、资产监控

风控要求技能

-技术层面

统计学和数学知识，不要求精通，但要熟练基本概念，一般大学所学就够用

较强的数据处理能力，数据库熟练运用

熟练运用Python或者R

熟练运用机器学习相关算法，LR、决策树、随机森林、Xgboost等

-业务层面

熟练金融风控相关知识

熟练主流金融产品

对相关场景有一定的了解

了解相关监管政策和行业动态

风控的核心

风控模型：基于LR的统计模型、机器学习模型

策略制定：反欺诈策略、业务规则、三方数据规则、额度策略

风控模型介绍

-模型开发流程

数据获取：从现有数据库中手收集可用于开发评分卡模型的相关数据

业务定义：根据产品规划和相关业务，定义违约客户和正常客户，以及观察期和表现期

抽样：根据相关业务，抽取符合建模规则的样本来作为评分卡开发的样本

数据预处理：对抽样后的样本数据进行处理，包括数据清洗，样本转化以及特征筛选

模型开发：在预处理后的样本数据上，利用统计建模或者机器学习算法从数据中拟合出模型

-传统评分卡

基于LR，传统评分卡一般指逻辑回归：

1、逻辑回归目前广泛应用于金融方面，尤其是风险管理领域，最常用的应用场景就是评分卡模型

2、逻辑回归是一种简单，易于解释模型，最终模型输出一个概率，在评分卡模型中，这个可以认为是估计出来的违约概率，通过转化，可以得到一个比较直观的分数

3、逻辑回归模型是二分类模型，且自变量的线性预测与因变量的logit变换相连接的一种广义线性模型

优势：稳定性、业务上好解释、后续诊断容易、模型直观

不足：没有考虑因变量和自变量的非线性关系、难以处理高纬度稀疏数据、模型对变量的预测能力有一定的要求，当变量的整体预测能力比较弱的时候，预测效果比较差

-机器学习评分卡

1、传统统计分析模型的应用受到限制。由于机器学习拥有可以不断重新组织自身结构以改善自身性能的特点，解决了传统风控技术的短板，所以称为可大数据风控的必备手段

2、大量试验结果证明机器学习模型有着良好的鲁棒性和泛化性，比较合适互联网金融中数据分析应用的相关场景

3、大数据风控已成为互联网金融的核心环节，也成为了一个平台的核心竞争力之一

4、传统模型受限严重：由于互联网数据稀疏性强和单变量风险区分能力弱的特点，使得传统统计分析模型也受到严重限制。

机器学习评分卡解决了传统风控的不足：央行征信的不足、信息有效性不足、数据的稀疏性强、单变量区分能力弱

-统计模型与机器学习模型比较

统计模型：

逻辑回归模型

缺点：这种方法一般只考虑了变量与因变量之间的线性关系，且实际情况中变量和因变量之间关系更加复杂

机器学习模型：

随机森林、GBDT、XGboost

优势：实际情况中结果往往不是由多个特征作用效果的线性累加，机器学习模型能够学习特征之间的内在深层联系，得到结果与特征之间的更科学表示

GBDT是基于多个决策树的集成学习算法，根据对多个决策树结果进行加权或者投票得到最终结果避免了单一模型过拟合等现象

随机森林、xgboost、组合模型

机器学习不足：可解释性不强、过拟合、后续诊断难、部署困难

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