专栏名称: 注册风险管理师
这是风险金融行业最顶尖、最精粹的公众号,有专业的团队运营,13万人的粉丝群体;中国注册风险管理师协会(CIPRM)是风险管理行业的先驱者,培养风险管理人才,制定风险管理标准,做行业的引领者。协会官方网站:www.ciprm.org。
目录
相关文章推荐
饭统戴老板  ·  鸿蒙今晚发布会,宣布有15000多个应用了, ... ·  昨天  
第一财经  ·  见证历史!华为,重磅! ·  昨天  
洪灝的宏观策略  ·  期金站上2700,黄金历史新高。趋势加速。 ... ·  6 天前  
大猫财经  ·  大放水!一年6万亿,流入这里了…… ·  6 天前  
51好读  ›  专栏  ›  注册风险管理师

大咖教你四步开发风控模型

注册风险管理师  · 公众号  · 财经  · 2017-04-17 10:56

正文


“你的模型准么?”


“你的模型真的有用么?”


“你的模型对风控有价值么?”




在为P2P公司建立风控评分模型过程中,这是最常见的问题。为了回答这一问题,我们想先讨论下如何从实际业务出发,以怎样的开发流程才能建立一个有效、有用、有价值的模型,希望读后能给你一定的启发。


在互联网金融风控体系中,量化分析需要贯穿始终,评分卡模型是其中非常重要的一环。

在互联网金融评分卡开发过程中,我们仔细研究了企业风控操作流程,反复推敲了模型构建步骤,最后我们认为从业务应用角度,评分卡开发应用应遵循:


业务定义➡️风险定义 ➡️风险分解➡️风险策略



业务定义



为什么把业务定义放在最底层呢?


从商务智能的角度说,模型,评分,策略等都是为业务服务的,脱离了业务场景的模型和评分是无本之木,无源之水;脱离了业务场景谈模型的准确性,没有意义。


不同的业务场景,产生了不同的数据,不同的数据包含的规律,体现在数据分析中就是不同的模型、不同的参数和不同的评分。


比如,同样是网上的个人信用贷款,主要包含个人和企业主两大类客群。在中国,由于小微企业贷款困难,如果小微企业有了贷款需求,一般都是企业主以个人名义在网上贷款,但是这类客户显然是和普通个人信用贷款客户是不同的,所以这类客户的属性信息一般都包含了一些企业的信息,如资产,对公、对私流水等等。我们在做模型的时候,就会把他们分开:个人消费信贷模型和企业主信贷模型,企业主模型会包含一些反应小微企业财务状况的变量。


但是互联网金融所包含的业务种类远不止这两个,单纯的信用贷款类,就有专门放贷给学生的学生贷;在朋友圈之内贷款的朋友贷;给外企白领贷款的白领贷……


如果你拿学生贷的模型给农民贷客户来用,或者拿给上海白领开发的模型给甘肃、西藏的白领用会怎么样呢? 我不说你也明白了。


业务定义之后,还有一个要求,即业务模式的稳定性。即在一定时间范围内,用于构建模型的数据依赖的业务模式是相对没有变化的,前后一致的。只有满足这个条件,历史数据模拟出来的模型,和后面的数据才是匹配的。这在学术上有个术语,稳定性,Stationary/stability.


同理,我们也假设,符合同一类属性特征的个体,其表现行为也是一样的,即打分相同的人,表现也相同。这也回答了有人提出的另一个问题“我以前从没贷过款,也没信用卡消费记录,能用你的模型打分么?”


风险定义



简单地说就是判定哪些是好客户,哪些是坏客户。


互联网金融业务模式的多样性,导致了对好客户和坏客户的定义标准也不尽相同。 这里有人会问:“怎么会呢?欠钱不还的不就是坏客户么。”好吧,我来举个例子。


在我们清洗数据的时候,看到对客户信用评价中有这么一类“少量逾期”,这个类别占了相当大的比重,而且在模型中作用也比较显著,和其它类别“信用好”“信用差”等比肩。


一开始我们的技术人员对这个“少量逾期”这个分类很疑惑,不能理解这个分类到底是好还是坏。直到我们和某P2P公司的风控经理实际交流后才明白这其中的含义。在传统银行信用卡业务中,是很喜欢这类少量逾期的客户的,因为他们能给银行创造罚息,但是又不是恶意违约那种客户。但对于P2P公司来说,是不敢养这类客户的,一旦有了逾期情况,就必须马上采取措施……


说到这里您可以明白了吧,“少量逾期”是传统银行信用卡业务中经常出现的一个分类,而且算一个银行比较喜欢的类别,但是你把它也用到互联网金融试试?


风险分解



风险分解,就是用模型把目标客户分类。好贷云风控来举个例子:


某跨国IT北京研发的总裁,提到发生在自己身上的案例:由于家里有急事,临时用钱,想申请某行的信用卡多给5万额度,但是某行不批。为什么呢? 因为刘总用这个卡主要是发工资的,每月到账后,夫人就会把钱拿去购买理财产品。因此卡上一般没多少钱。但是刘总是不是高风险客户呢?


显然,依据某行简单的分类方法,刘总被划为不能多给5万额度的类别了。长此以往,类似刘总这类高质量、低风险客户就有可能流失。


因此,选择正确的方法,合理分类,才能为进一步采取合理的商业策略提供正确有力的数据支持。评分卡是其中一个比较有效的工具。


在信用风险管理领域,评分卡是简便易行的风险管理工具。


什么是评分卡?


评分卡是综合个人客户的多个维度信息(如基本情况、偿债能力、信用状况等,重点关注偿债能力、还款意愿),基于这些信息综合运用数学分析模型,给个人综合评分,判断违约的可能性的工具。


生活中存在许多“显性”或“隐性”的“评分卡”。


例如:选购汽车--综合价格、油耗、安全系数、性能、外观等来因素。-> 买? 还是不买?


就分析方法发而言,现在分类算法有很多种,决策树,逻辑回归,支持向量机,神经网络等等,都可以实现这个目的。在以后的文章中,青苔会详细讲解一下数据和模型的匹配性。数据决定了用什么模型。


风险策略


在给客户正确分类之后,即准确地风险分类。我们就可以采取相应的商务策略,优化业务:



- 流程简化:通过模型对客户分层,降低审核人员的工作量,提高审批速度。


- 风控优化:以客观分数代替主观评断,保证审批标准及风险偏好一致性。


- 风险定价:按照模型计算的违约率进行产品的定价。




【现在报名

现在报名可享受以下8项福利:

1:获得中国注册风险管理师协会5本最新专业实操教材

2:获得中国注册风险管理师协会颁发的证书。

3:享受协会官网线上140多个专业视频学习。

4:享受协会官网20TB的风险文库查阅。

5:享受协会行业实操指导专业知识订阅。

6:享受现场班不定期的面授培训。

7:享受专家老师免费指导和咨询。

8、协会资源共享!

 

微信添加协会工作人员:sy401328738,申请加入风控VIP群这是一个全国性的风险管理交流平台!

↓↓↓ 点击下方"阅读原文" 【立刻报名】