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许贤铭 - 外部数据在信贷风控和经营中的应用
金融
2022-11-24
DataFunSummit2022:智能金融在线峰会
张东旭
消费信贷风控经营模型策略及数据简介
风控经营框架
:在息差收窄、人口红利消退背景下,风控与经营目标一致,高度协同的管理框架支持业务健康发展。数据作为基石,通过充分洞察和解读影响风控和经营效果,涵盖获客、贷前、贷中、贷后等环节,包括规模风险、盈利效率、业务目标等策略。
所需数据类型
:包括借款用途、需求频度、履约能力(基本属性、收入、资产、负债、经营信息)、履约风险(基本属性、金融行为、非金融行为、法院失信等、风险评价数据)。
消费信贷风控经营引入外部数据面临的问题
引入外部数据面临的问题包括如何选取外部数据、如何应用和评估外部数据、如何提升优质数据源的效果。
外部数据在风控经营中的应用评估方法
外部数据的选择标准
:合规性、稳定性、有效性、业务增益、可解释性。
外部数据引入环节及应用评估要点
:确定应用场景、目的和方式,样本准备,数据回溯,离线评估,数据接入,数据实验、监控和分析。
样本选取的技术方案
:通过事件时间回溯或分类算法圈定特殊样本,识别受特殊事件影响的样本。
外部数据可行性评估
:结合数据成本进行收益预估,包括数据选择、数据调用策略设计、计算收益、估算调用量等。拒绝/回捞策略的利润计算公式为:利润 = 收入 - 成本。
数据应用评估示例:风险评分的应用评估
:应用于贷前准入环节,目的提升通过率或降低风险。评估方法包括策略交叉矩阵评估、和主模型融合、策略设计和评估、可行性评估。
监控和效果分析
:
数据漂移问题
:上线后变量的分布发生明显变化,影响模型、策略的决策效果。通过确定外部数据是否整体偏移、分析客群是否变化来定位问题,并采取数据源问题处理或客群变化优化措施。
数据评分KS衰减问题
:评分类产品上线应用后,随着风险数据的表现,观测KS较上线前有明显衰减。通过观测样本变化导致的衰减或客群变化导致的衰减来分析问题,并采取相应措施。
通过联合建模提升外部数据的最优效果
为什么需要联合建模
:一些优质数据源只能输出评分,并非最优,因建模样本的差异影响评分效果。实践表明,通过联合建模相对标品评分KS显著提升,提升比例甚至可达60%。市场上合规、稳定、可解释且区分能力强的数据源并不多,建议通过联合建模取得最优效果。
外部数据联合建模经常面临的挑战和解决方案
:
合规原因不能输出Y
:采用迁移学习方案。
合规原因能输出的带Y样本少
:采用迁移学习方案。
业务早期样本量少
:采用迁移学习方案。
有多种资产渠道,多条业务线
:采用分群建模方案。
迁移学习解决方案
:
方法一:通过学习源域样本权重,减小源域和目标域的条件概率差异,分开学习好坏样本权重。
方法二:先通过业务lookalike找到更近似的客群,进一步学习源域样本权重。
方法三:通过学习源域样本权重,减小源域和目标域的条件概率差异,借鉴EM思路迭代学习好坏样本权重。
分群建模解决方案
:
核心思路
:样本在特征空间上的分布显著不同时,可以通过分群建模优化模型效果。分群逻辑包括Y定义是否可拉齐、单独建模收益显著,如客群之间特征分布差异。
分群维度
:客群差异、渠道差异、数据薄厚。
分群建模的业务权衡
:分群建模带来风控效果提升的同时,也会代模型管理迭代成本的提升。通过主模型和分群模型的对比可以评估分群建模的必要性,决策逻辑在模型效果差距不大的前提下,优先使用主模型。
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