文档介绍：信贷数据风控体系设计
技术创新,变革未来
大纲
2
1. 我们是谁
理解风控
理解用户
风控系统的架构设计
2. 理解风控
3
信贷产品的组成部分
什么数据是有用的数据
个人借款风险的原因
数据与风险的关系
信贷产品的组成部分
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4
什么数据是有用的数据
5
可观查到并记录下来的都是数据。
被动收集与主动收集。
不同的数据有不同的价值。
个人借款风险
6
风险包括:欺诈风险和信用风险
欺诈风险:
第三方欺诈:
主动赖账:
信用风险:
财务收入:
支出管理:
不良嗜好:
数据与风险的关系
7
统计模型适合个人信贷决策。
相关性比因果关系更重要。
数据整理-­‐> 数据整合-­‐> 数据特性
原始裸数据-­‐> 简单特征变量-­‐> 复杂特征变量
信用卡原始交易记录(时间、地点、商家、金额等)
简单变量(不同品类、时间段、地点的消费金额和频次)
简单特征变量的组合特征(在深夜购买游戏点卡的消费金额和频次,等等)
模型应用。
大纲
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1. 我们是谁
理解风控
理解用户
风控系统的架构设计
3. 理解用户
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风控政策人员
数据科学家
产品开发工程师
风控政策人员
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特点
对金融市场的风险有丰富经验。
有一定统计分析的背景,复杂算法的能力不足。
对负责的产品理解深刻,但对其他产品认识有限。
需求
灵活方便的控制风控政策的执行。
执行历史的BI报表和报警机制。
简单高效的政策分析和回测。
研究成果的跨团队共享。