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风控模型最新视觉报道_风控模型和风控策略(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

风控模型

风控模型三大指标详解：KS、PSI和IV ### KS值是什么，有什么用？𐟓ˆ 首先，让我们来理解一下KS值。这个指标是用来评估模型好坏的，它针对的是整个模型的表现，而不是单个特征。简单来说，KS值越高，模型区分好坏客户的能力就越强。那么，怎么理解这个区分能力呢？举个例子，假设我们有一个指标是收入。收入越高，客户的偿债能力通常越强，风险也就越小，这样收入这个指标就能很好地区分好坏客户。具体来说，在低收入群体中，坏客户的比例较高，而好客户的比例较低；而在高收入群体中，好客户的比例较高，坏客户的比例较低。这就说明收入这个指标具有很强的区分能力。相反，如果有一个指标比如身高，无论身高高低，好坏客户的比例都差不多，那么这个指标在区分好坏客户时就没有太大作用。因此，对于模型来说，如果它能很好地区分好坏客户群体，那么这个模型的KS值就会很高。一般来说，KS值的取值范围是[0，1]，KS值在0.3-0.75之间是比较合适的。如果KS值过低，模型几乎没有区分度，那就失去了存在的意义；而如果KS值过高，可能存在过拟合的风险。 PSI是什么，有什么用？𐟓Š PSI（Population Stability Index）是用来衡量实际业务数据和建模使用样本数据之间差异的指标。简单来说，就是我们要确保模型在实际应用中的表现和在样本数据中的表现一致。举个不太恰当的例子，如果我们的模型是用来分辨猫狗的，效果非常好，但上线后却用来分辨牛羊，那这个模型还能用吗？显然不行。为了解决这个问题，我们需要尽可能保证实际业务数据和建模使用的样本数据分布一致。那么，如何衡量这两者的差异呢？就是通过PSI来实现。一般来说，PSI小于0.1是比较理想的，说明实际数据和建模数据分布一致。如果PSI大于0.25，那就需要引起重视，需要去分析原因。 IV值是什么，有什么用？𐟓Š 最后，我们来聊聊IV值。IV值（Information Value）是用于评估单个特征对模型区分好坏客户能力的贡献。简单来说，IV值越高，这个特征对模型的贡献就越大。那么，怎么理解这个贡献呢？还是以收入为例，收入这个特征的IV值通常较高，因为它能很好地区分好坏客户。相反，如果有一个特征比如身高，无论身高高低，好坏客户的比例都差不多，那么这个特征的IV值就会很低。因此，对于模型来说，如果一个特征的IV值很高，那么这个特征对模型的贡献就很大。总结一下，KS值、PSI和IV值是风控模型中三个非常重要的指标。通过这些指标，我们可以更好地评估模型的好坏，确保模型在实际应用中的表现和在样本数据中的表现一致。希望这篇文章能帮助你更好地理解这三个指标！

【中国央行等七部门：推进金融领域“数据要素㗢€试点，优化金融产品和风控模型】中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》。夯实数据治理与融合应用能力基础。指导金融机构健全数据治理体系，完善数据治理制度和数据质量管控机制，积极参加数据管理国家标准（DCMM）贯标评估。加强数据资产积累，全面整合内外部数据，实现全域数据的统一管理、融合共享。强化数据挖掘分析和数据可视化能力建设，形成对业务经营、风险管理、内部控制的基础数据支撑。推进金融领域“数据要素㗢€试点，运用大数据、隐私计算等科技手段，融合应用多维数据，优化金融产品和风控模型，提升金融服务和风险管控质效。

茗创教育核磁基础+核磁任务态+脑网络+ASL+结构像+DTICRUA 六经辨证与脉证经方临床精讲经方传承学院付雷CRUA 第三期AI辅助学术研究与论文写作系列直播课CRUA 量化风控模型实战营3.0第一应用研究院CRUA

股市个股利好利空重磅消息，看看是否有你的持仓股： 1，建设证券期货数字化公共服务平台，为金融机构数字化转型提供数据和技术支撑。 2，推进金融领域“数据要素x”试点，优化金融产品和风控模型。 3，探索运用边缘计算和量子技术突破现有算力瓶颈，为金融数字化转型提供精准高效的算力支持。 4，鼓励发展与平台经济，低空经济，无人驾驶等相结合的物流新模式。

风控模型标签定义经验分享与常见问题解析在信贷业务中，通过模型解决问题首先需要明确模型的定义，这主要体现在标签定义的准确性上。经常看到一些模型训练的目标与业务目标不一致，尤其是在反欺诈模型中，很多情况下使用的标签并不是干净的欺诈标签（不确定是真实欺诈），模型的重要特征也不是欺诈类而是信用类。这样的模型用于判断欺诈客户，准确率会大打折扣。信贷业务中训练的模型通常都是有监督的，需要定义模型标签，通常是二分类标签，用于预测客户是否会违约，或者在营销场景中预测客户是否会响应。以风控模型为例，标签分为不同的种类： • 贷前-信用标签：根据vintage表和滚动率表来确定。前者决定选择多长的表现期，后者决定违约的严重程度。 • 贷前-欺诈标签：欺诈客户的特征很明显，即一分不还，但不代表一分不还的客户就是故意欺诈的。在实际业务中，还需要联合贷后团队判断客户是否失联等。同样，早期一两期还钱的客户也可能是欺诈。现在欺诈客户的专业性不断提升，他们需要在多家进行借贷，担心某家违约后上报征信，所以也得结合一定的案例调查。简而言之，一定要结合贷后反馈的信息。此外，还希望分享一些实操过程中经常会遇到的问题和错误：表现期不足：有些人认为表现期不足就无法应用短标签来训练模型，其实不然。只要知道这样的模型解决的是识别什么样的客户就好。验证错误：标签表现越充分越好，尤其是在信用卡业务上表现期都会非常长。即便是在短周期产品上也可能选择mob3/mob6，模型上线后用7+、15+，甚至有人用3+来验证发现模型效果不如建模时点，就认为模型效果不行，这是错误的。因为不同的标签下违约的人是不一样的，重合度也是不一样的。不能变通：只要模型定义、训练的方式是合理的，有时候不要太拘泥于标准的作业方式。因为业务不会都是标准的。在样本不充足、表现不充分的情况下，适当的进行合理的调整是必要的，但是验证的时候一定要以业务目标下的原标签去验证。比如解决的是mob3的ever30+的问题，尽管在训练中使用了短标签模型进行融合，但是验证的时候还是要使用该标签。感谢大家花时间阅读，希望这些分享能带来有价值的输出。

哈啰数科风控模型实习记：被开除的那些日子 2024年的9月到11月，我在哈啰杭州数科事业部做风控模型实习生，这真是一段奇妙且令人难忘的经历。今天，我想用这篇记录来回顾一下这两个月的实习时光。入职与开除 𐟕 2024年9月，我正式入职。 𐟕 2024年11月4日，上午10点，我像往常一样上班，还完成了部门女领导布置的一项排查工作。 𐟕 同样是11月4日，上午10点半，这位女领导让我的mentor通知我离职（注意，是通知）。 𐟕 中午12点，我还在群里询问原因，因为之前部门女领导从未对我的工作提出过任何意见。后来HRBP告诉我会有更好的处理方法，确实，我从他们的分享中学到了很多。感谢HR、技术老哥和HRBP对我的建议。 𐟕 下午，HRBP打电话给我，让我相信他们会有一个令人信服的处理结果。与HRBP的谈话 𐟕 2024年11月5日，下午我与两位HRBP谈话。我向他们汇报了事情的时间线、我的工作总结以及我的期望，他们也给了我许多建议。处理结果 𐟕 2024年11月6日晚上，HRBP告诉我处理结果是我离职，并询问我是否可以将第二天作为最后一天归还电脑与工卡。意料之中的结果，我突然想起在11月4日晚上部门女领导曾经询问其他员工是否带走我的电脑，哈哈，这位女领导执行力真是强呀！离职与感悟 𐟕 2024年11月7日，我归还了电脑和工卡，正式离职。个人工作总结：自我感觉良好。工作具体内容都是打杂。从出勤上说，我在实习的两个月没请过一天假（包括中秋、国庆的调休），在国庆假期期间每天还开启任务刷数据（现在想想真的不值得）。感悟：HRBP小姐姐似乎对部门女领导比较认可，说她在上海出差时表现得很刻苦，还说这个部门处在“石器时代”。其实我这段实习之前曾在某BAT大厂有过长达半年的实习，之前实习的部门也是新部门，有着同样的处境；我之前实习的领导很刻苦，但他是严以律己、宽以待人。我之前实习的虽然也是新部门，但一切事情安排的井井有条，业务都是有序推进。对比我这两段实习，仅仅因为领导的不同就造成工作体验的巨大差异，有的时候真是没有对比就没有伤害呀！祝福这是一段奇妙且令人回味无穷的经历，让我对职场有了新的认识。最后的最后，在这里祝愿职场中的你我都能快乐工作，健康生活～

𐟍’𐟍’SSCI q1，ABS收录期刊，预计2个月就可以录用题目1.战略管理决策中的***企业竞争力的影响一作、二作题目2.金融风险监测与预警*****智能风控模型三座

信用卡盗刷风控黑科技揭秘在巴西南部的一个小镇上，伊泽克森试图用盗来的信用卡在网上购物，这已经不是他第一次这么做了。然而，当他填写完所有信息并点击支付时，网站却提示交易失败。伊泽克森意识到这张卡可能已经失效了，于是换了一张新的卡继续尝试，结果还是失败。尝试了多张卡片后，交易依然无法通过，网站甚至将他屏蔽了。伊泽克森意识到自己可能被发现了，但不知道这一切是怎么发生的。其实，这一切都是“人工智能+大数据”的功劳。信用卡盗用者的欺诈行为被网站的支付风控系统识别，并自动拉入黑名单，于是出现了上述情景。随着科技的发展，AlphaGo、智能机器人、无人驾驶等人工智能的应用展示了机器强大的学习能力。事实上，钱海Oceanpayment已经将这种机器学习技术应用于跨境支付的反欺诈系统。每当有一笔支付订单发生，钱海的风控系统就会基于预设的规则，将交易者的信息进行千万数量级的数据库匹配，并在一秒内完成精准的风险判断。此外，钱海Oceanpayment的风控系统还支持更加复杂的神经网络模型。通过大量风险规则和风险模型的深入学习，风控系统可以及时抓取到与模型相近的风险交易，提醒风控人员对风控规则及风控模型进行调整或新增，以拦截潜在的欺诈交易。例如，系统可以通过消费者的活动轨迹，将与消费者的人群关系映射到数据库中，挖掘与此消费者或近或远的关联关系，发现更多更深层次的风险模式。系统可以自动识别这些风险模式，从而有效地减少团伙的批量欺诈。

线上申贷跟线下有啥不同？线上申请，标准化流程，标准风控模型，申请简单，审批时效快。后台从网上获取申请人数据，包括但不限于：征信，大数据，纳税，社保及公积金数据等，当然获取这些数据前，都需要获得申请人授权。线下申请，增加了人工审核的过程，包括现场考察经营场所或工作单位情况，对申请人了解会更加详细，综合评判是否通过审核。#金秋动态创作赛#

金融风控模型岗与风控策略岗有何不同？ 𐟎樂詇‘融机构中，风控岗位是确保金融安全的重要一环。今天我们来聊聊风控模型岗和风控策略岗的区别。 𐟔首先，要明确的是，无论是风控策略岗还是风控模型岗，都是风控体系中不可或缺的部分。策略和模型相辅相成，共同构成完整的风控体系。 𐟓Š岗位职责方面，风控模型岗主要负责评估风险，通过数据和算法来预测和量化风险。而风控策略岗则负责制定风险决策，确保业务在风险可控的范围内进行。 𐟒𜦉€需技能上，风控策略岗需要熟悉业务，具备灵活性和大局观，能够根据业务需求制定合适的风险管理策略。而风控模型岗则需要耐得住寂寞，愿意投入时间和精力钻研数据和算法，以提升模型的准确性和稳定性。 𐟚€在发展方向上，风控策略岗由于贯穿业务始终，通常有更多机会进入管理层。而风控模型岗则更多沿着专家路线发展，专注于数据和算法的研究与优化。 𐟒즀𛧚„来说，风控策略岗和风控模型岗在金融机构中扮演着不同的角色，但都是风控体系中不可或缺的一部分。选择适合自己的岗位，发挥自己的优势，共同为金融安全贡献力量。