什么是風(fēng)控審核標(biāo)準(zhǔn)呢?什么是風(fēng)控審核黑名單_速遞

    來源: 中國物聯(lián)網(wǎng)2023-06-06 20:06:17
      什么是風(fēng)控審核標(biāo)準(zhǔn)呢?在這里,我們可以簡單理解為,如果一個(gè)平臺(tái)出現(xiàn)逾期,就會(huì)有相應(yīng)的風(fēng)控措施,比如逾期率、壞賬率等。這些數(shù)據(jù)都是可以通過大數(shù)據(jù)分分析進(jìn)行判斷的,所以,我們不能單純依靠平臺(tái)自己的數(shù)據(jù)來判斷是否有問題。但是,如果平臺(tái)的數(shù)據(jù)真的有問題,那么,這個(gè)平臺(tái)就不能用了了。因?yàn)椋@樣的平臺(tái),是沒有辦法保證用戶的安全的。而且,一旦出現(xiàn)問題,平臺(tái)也不會(huì)承擔(dān)責(zé)任的。

    一:什么是風(fēng)控審核標(biāo)準(zhǔn)呢


    (資料圖片)

    風(fēng)控審核其實(shí)就是審核貸款人的信用資質(zhì)情況,比如征信情況、負(fù)債欠款、貸款資料的真假、還款能力等。銀行或金融機(jī)構(gòu)主要是通過風(fēng)控審核來決定是否批款給借款人,如有沒有通過風(fēng)控審核,相當(dāng)于本次貸款申請(qǐng)失敗了。而且每個(gè)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)控審核的標(biāo)準(zhǔn)不同,所以審核的結(jié)果也會(huì)不一樣,具體請(qǐng)以收到的審核結(jié)果為準(zhǔn)。

    二:什么是風(fēng)控審核黑名單

    寬帶風(fēng)控是指針對(duì)寬帶網(wǎng)絡(luò)用戶的安全狀態(tài),通過網(wǎng)絡(luò)技術(shù)手段采集數(shù)據(jù),進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)智能分析和監(jiān)控,實(shí)現(xiàn)信息安全風(fēng)險(xiǎn)控制管理的過程。寬帶風(fēng)控主要是對(duì)寬帶網(wǎng)絡(luò)中的黑客攻擊、病毒傳播、僵尸網(wǎng)絡(luò)、釣魚欺詐、有害信息等惡意行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和全面管理。

    寬帶風(fēng)控包含以下方面:

    1. 安全加固規(guī)范和設(shè)備統(tǒng)一管理:對(duì)寬帶用戶采取防火墻、 VPN、入侵檢測等多種手段,以防止非法入侵和網(wǎng)絡(luò)攻擊。

    2. 惡意網(wǎng)站數(shù)據(jù)篩查:篩查有害的網(wǎng)絡(luò)信息,禁止非法行為,比如網(wǎng)站黑名單、IP阻止等。

    3. DDoS攻擊防護(hù):通過流量分析、數(shù)據(jù)包過濾、源地址檢測等技術(shù)手段,剔除無效流量,減少DDoS攻擊產(chǎn)生的影響。

    4. 用戶網(wǎng)絡(luò)行為監(jiān)測:對(duì)寬帶網(wǎng)絡(luò)中的用戶進(jìn)行監(jiān)管,及時(shí)發(fā)現(xiàn)及處理存在的安全隱患。

    總之,寬帶風(fēng)控是指對(duì)寬帶網(wǎng)絡(luò)中的安全隱患進(jìn)行監(jiān)管和分析,從而加強(qiáng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的安全管理和控制。這對(duì)于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商和個(gè)人或企業(yè)用戶都有很大的意義,可以保證網(wǎng)絡(luò)的安全和穩(wěn)定運(yùn)行。

    三:什么是風(fēng)控審核員

    前幾天一位網(wǎng)友整理了一份面試題目,主要是偏風(fēng)控模型崗,看了一下整理得很全面和實(shí)用。之前也整理過幾份面試題,這次繼續(xù)整理一下,希望能幫助一些需要的同學(xué)。之前寫面試相關(guān)的問題:

    一份很全的風(fēng)控面試題(見

    信貸風(fēng)控模型崗的一些經(jīng)驗(yàn)(見

    1.進(jìn)件渠道(60%會(huì)問到)

    線上業(yè)務(wù):信息流、貸超、APP、

    線下業(yè)務(wù):地?cái)倢?dǎo)流、網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)件、合作企業(yè)團(tuán)辦、客戶自己申請(qǐng)等

    2.策略制定的步驟(20%會(huì)問到)

    策略主要是根據(jù)業(yè)務(wù)中的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),尋找有效的特征進(jìn)行防范。將變量進(jìn)行特征重要性排序,用排名較高的/高IV的變量用作策略,一般命中策略的壞樣本濃度要達(dá)到3倍以上,同時(shí)也要按月回溯策略的命中率和逾期率,盡可能少影響通過率的情況下框住壞的客群。弱變量/低IV的變量可以放到模型中,同時(shí)要注意策略用到的變量和模型用到的變量盡量不要有相似的,這樣可以減少策略與模型的耦合。

    3.貸前策略包括哪些數(shù)據(jù)(80%會(huì)問到)

    一般數(shù)據(jù)源類型分為決策類和排序類。決策類有黑名單類(多頭、逾期、黑產(chǎn)、失信、罪犯等),驗(yàn)證類(學(xué)歷、社保公積金、運(yùn)營商實(shí)名與在網(wǎng)時(shí)長、地址信息、收入信息等),刻畫類(

    4.說說策略是怎么做優(yōu)化的?(100%會(huì)問到)

    策略調(diào)優(yōu)分為幾步:

    (1). 確認(rèn)是A類調(diào)優(yōu)還是D類調(diào)優(yōu)。

    D類就是降逾期指標(biāo),在通過客群中找差客戶拒絕;A類就是提通過率回?fù)疲诰芙^的客群中找好客戶通過。

    (2). 量化分析調(diào)優(yōu)閾值。

    D類調(diào)優(yōu)離線即可完成分析,根據(jù)逾期指標(biāo)選定Y(FPD1/FSTPD1/M4+等),比較逾期指標(biāo)上升前后的客群異,找到逾期率發(fā)生變化的原因。然后尋找單變量或者組合變量進(jìn)行分析,識(shí)別出逾期率較高的客戶進(jìn)行拒絕。

    A類調(diào)優(yōu)需要決策引擎標(biāo)記豁免樣本,比較通過率下降前后的客群差異(新老客戶/新老資產(chǎn)/渠道變化等),尋找拒絕率較高的可放松的拒絕規(guī)則,放松閾值進(jìn)行AB測試。

    (3). 預(yù)測策略調(diào)整的效果

    根據(jù)歷史數(shù)據(jù)回溯每月數(shù)據(jù),分析策略調(diào)整對(duì)通過率、逾期率的變化。

    (4). 調(diào)整后觀察和驗(yàn)證結(jié)果是否與預(yù)期一致

    試驗(yàn)一段時(shí)間后,對(duì)上與不上策略的樣本進(jìn)行vintage分析,觀察策略上線是否對(duì)逾期指標(biāo)有影響以及影響是否與預(yù)測一致。

    5.怎么做數(shù)據(jù)清洗的?(80%會(huì)問到)

    缺失值處理:缺失值處理的 *** 有剔除、填補(bǔ)以及不處理三種方式。

    異常值處理:了解異常值出現(xiàn)的原因,根據(jù)實(shí)際情況決定是否保留異常值。

    常變量/同值化處理:對(duì)同值較高或者方差較低的變量作剔除。

    分類變量降基處理:分類變量可以根據(jù)bad_rate編碼后再做分箱,也可以將少數(shù)類合并成一類,確保每一類中都有好壞樣本。

    6.怎么做特征衍生的?(60%會(huì)問到)

    RFM *** 。

    R(Recency):客戶最近一次交易消費(fèi)時(shí)間的間隔。R值越大,表示客戶交易發(fā)生的日期越久,反之則表示客戶交易發(fā)生的日期越近。

    F(Frequency):客戶在最近一段時(shí)間內(nèi)交易消費(fèi)的次數(shù)。F值越大,表示客戶交易越頻繁,反之則表示客戶交易不夠活躍。

    M(Monetary):客戶在最近一段時(shí)間內(nèi)交易消費(fèi)的金額。M值越大,表示客戶價(jià)值越高,反之則表示客戶價(jià)值越低。

    常規(guī)統(tǒng)計(jì)特征:統(tǒng)計(jì)函數(shù)最大值、最小值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差來描述以上分布特征。

    時(shí)間距離特征:客戶最遠(yuǎn)一次、最近一次或者某個(gè)特殊事件發(fā)生的時(shí)點(diǎn)。

    行為波動(dòng)特征:刻畫客戶某段連續(xù)時(shí)間內(nèi)的行為變化特征。

    集中度特征:用以刻畫客戶行為的偏好程度。

    轉(zhuǎn)自知乎求是汪《信貸時(shí)序數(shù)據(jù)與特征工程介紹》

    舉一些根據(jù)征信報(bào)告還款歷史衍生的例子:

    近3個(gè)月總逾期次數(shù)、近6個(gè)月最大連續(xù)逾期次數(shù)、最近1次逾期距今月數(shù)、近12個(gè)月逾期連續(xù)增加次數(shù)、近12個(gè)月逾期增加次數(shù)、近12個(gè)月每兩個(gè)月之間增長的最大值、近12個(gè)月取最大值距今月數(shù)等。

    7.怎么做特征篩選的?(60%會(huì)問到)

    特征選擇的話常見的有IV值、相關(guān)系數(shù)、穩(wěn)定性CSI、邏輯回歸系數(shù)一致、邏輯回歸變量顯著性、xgb特征重要度。邏輯回歸評(píng)分卡篩選變量的步驟案例如下:1、保留IV值大于0.02的變量,共500個(gè);2、把初篩的到的量進(jìn)行WOE編碼;3、變量間兩兩相關(guān)檢驗(yàn)并篩選,刪除相關(guān)性大于0.7的變量400個(gè),剩余100;4、變量穩(wěn)定性檢驗(yàn),把穩(wěn)定性大于0.05的變量刪除,剩余60個(gè);5、逐步回歸法篩選最終入模變量,剩余入模變量10個(gè)。

    8.怎么做特征分箱的?(60%會(huì)問到)

    類別型變量進(jìn)行降基處理(看是否需要)后分箱;

    數(shù)值型變量等頻分箱、等距分箱、決策樹分箱、卡方分箱、手工分箱。

    分完箱之后看woe與壞賬率是否單調(diào)或者符合業(yè)務(wù)意義,如不符合再手動(dòng)進(jìn)行調(diào)整。

    9.目標(biāo)變量怎么定義?(100%會(huì)問到)

    貸前模型的Y主要通過vintage和遷徙率。vintage確定觀察期,遷徙率確定逾期多少為壞。

    10.模型是怎么調(diào)參的?

    先用交叉驗(yàn)證 *** 初步檢驗(yàn)?zāi)P涂梢赃_(dá)到的上限,作為baseline,調(diào)參 *** 可以從訓(xùn)練速度、精度、過擬合三個(gè)方面回答,一般用網(wǎng)格搜索或者貝葉斯優(yōu)化。調(diào)參可以看之前寫的筆記xgboost調(diào)參小結(jié)或者網(wǎng)上搜索一下,步驟都差不多。

    11.有沒有ks允許變動(dòng)的范圍?(40%會(huì)問到)

    投產(chǎn)后ks一定會(huì)有個(gè)衰減,因?yàn)樯暇€后的客群是通過評(píng)分切過一刀的,區(qū)分能力上肯定不如建模樣本。一般投產(chǎn)后的ks最低要在0.2以上,ks的衰減和通過率的影響也有關(guān)系。如果上線后通過率降低得多,ks衰減得也多。

    12.模型會(huì)做哪些監(jiān)控?(40%會(huì)問到)

    模型監(jiān)控主要分為前端監(jiān)控和后端監(jiān)控。前端分析主要

    前端監(jiān)控主要是監(jiān)控開發(fā)樣本和現(xiàn)有樣本分?jǐn)?shù)的差異程度,模型第一要穩(wěn)定,無論是分?jǐn)?shù)的穩(wěn)定還是變量的穩(wěn)定,特別是重要性強(qiáng)的特征,它們分布的微小變動(dòng)都會(huì)造成模型分?jǐn)?shù)的偏移。監(jiān)控指標(biāo)有PSI、CSI。PSI有經(jīng)驗(yàn)閾值,CSI沒有,不同特征之間的CSI沒有可比性。當(dāng)特征的CSI為正時(shí),表明該特征分布變化使模型得分往高分偏移,當(dāng)CSI為負(fù)時(shí)則相反。

    實(shí)踐中,我們一般會(huì)先觀察PSI,如果PSI顯示模型分?jǐn)?shù)不穩(wěn)定,那么此時(shí)再去觀察CSI,從特征級(jí)分析原因。如果模型穩(wěn)定且只是個(gè)別變量不穩(wěn)定的話就沒事,如果是多個(gè)變量不穩(wěn)定就要考慮根據(jù)特征相關(guān)性,替換成IV值相對(duì)較高的那個(gè)變量等。

    后端分析有vintage分析和滾動(dòng)率分析,可以分析出模型上線前后風(fēng)險(xiǎn)的差異,以及模型壞樣本的定義是否準(zhǔn)確。先利用滾動(dòng)率分析確定訓(xùn)練目標(biāo)(例如M3+),然后利用Vintage分析確定表現(xiàn)期(例如6個(gè)月),最后限定表現(xiàn)期大于等于6個(gè)月的樣本用于模型訓(xùn)練。

    后端分析因?yàn)橛辛藰颖颈憩F(xiàn),還可以監(jiān)控模型的排序性和區(qū)分能力的變化情況。排序性的監(jiān)控指標(biāo)有Bad Rate、Odds、Lift等指標(biāo);區(qū)分能力的監(jiān)控指標(biāo)有AUC、Gini、KS。

    此外,模型監(jiān)控還有拒絕樣本瀑布流分析、撤銷分析、一致性分析等。拒絕瀑布流分析是對(duì)申貸過程中每個(gè)環(huán)節(jié)拒絕流量變化進(jìn)行分析,反映了整體流程的穩(wěn)定性;撤銷分析是對(duì)被模型通過但是被信審拒絕人群的拒絕原因進(jìn)行分析;一致性分析是分析模型決策與策略決策(不使用模型分的策略規(guī)則)的一致性,即模型決策過程中認(rèn)為的壞樣本,策略決策過程中是否也認(rèn)為是壞樣本。

    摘自知乎

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/95797653

    13.匯總一些指標(biāo)的閾值

    以下閾值為參考,可結(jié)合實(shí)際情況作調(diào)整。

    lift:作規(guī)則時(shí)>3

    多重共線性:VIF<=10

    相關(guān)系數(shù):<0.7

    IV:>0.02

    KS:0.2-0.5,訓(xùn)練集和測試集的KS相差在3%以內(nèi)

    PSI:<0.25

    邏輯回歸要檢驗(yàn)系數(shù)符號(hào)一致性,否則分?jǐn)?shù)和bad_rate會(huì)無法解釋。

    暫時(shí)就寫這么多,以上問題如有不同見解或者補(bǔ)充的,歡迎交流討論~

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