风控基础之模型篇、流程篇
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发布时间：2024-09-29 22:06
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时间：2024-09-29 23:47
本文是关于风控领域的专业学习笔记，旨在深化对风控模型构建与业务流程的全面理解。
在风控领域中，模型岗位的重要性不容忽视。模型岗位核心价值在于对客户风险的精准定位，实现有效的风险区分。通过构建和优化风险模型，有效挖掘并输出风险特征，对关键指标负责，对提高风险识别及管理能力具有决定性作用。
模型岗位的工作内容包括但不限于：客户风险评估、标签体系建立和模型监控与效果评估。模型开发的过程包含一系列步骤。首先，计算不同客户的风险评分，如通过特定规则确定张三与李四的风险评分，并找出评分范围以及可产生的不同评分数量。接着，探讨评分卡的特征数量与分箱划分，通常特征数量在8-12个，分箱数量2-5个为宜。通过案例分析，理解信贷场景中不同评分卡种类及其特定应用。例如，申请评分卡关注信用申请阶段，行为评分卡着重于客户行为分析，催收评分卡针对逾期后的管理。
模型构建中，数据准备是关键步骤。通过收集用户身份信息、行为数据、设备及短信信息、征信数据、黑名单记录、社交及消费行为数据等，确保模型的准确性和可靠性。模型特征处理阶段注重模型宽表构建，为后续模型评估做好充分准备。评估包括区分度与稳定性两方面，通过衡量评分卡在不同样本之间的表现差异，确保模型的适用性和稳定性。
流程是风控系统运作的灵魂。明确流程的重要性，有助于优化风控策略与系统定位。流程涉及从进件开始的申请流程，直至审批流程，其间涉及OCR、人脸验证、信息采集、绑卡等前置操作，以及审批系统的深度参与。决策引擎和反欺诈系统在此流程中尤为关键，负责信用决策与风险控制。反欺诈系统通过规则编译、欺诈检测以及舆情监控等手段，构筑*度的风控屏障，通过电核等手段调查可疑案例，形成有效的欺诈防范机制。
综上所述，风控领域中模型与流程的紧密相连，是实现风险有效管控、业务稳健发展的重要支撑。模型构建需要精细的数据处理和算法选择，而流程设计需围绕风险控制的全程，确保策略实施的高效性和系统响应的及时性。通过不断优化模型与流程，能够大幅度提升风控体系的响应速度与决策准确度，为企业的可持续发展提供坚实的基础。
