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风控模型最新视觉报道_风控(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：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。

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。

𐟍’𐟍’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

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#

今年下半年一直有银行风控，不仅仅是昨天被诈骗电话影响个人账户风控。还有之前的频繁转账被封控。看张大碗子这个视频，能猜测到对公帐户到底踩了什么风控模型… 只能说经济不好，银行对钱管控的非常严，生怕钱被骗走或者转移。还是有必要好好学一下法律和财务管理，脑壳疼。妮子蹦沙卡拉卡的微博视频

银行卡被冻结？别拖！快速处理方法在这里！银行卡被冻结了？千万别拖！赶紧处理！冻结主要分为两大类，具体解决方法如下：银行内部风控𐟏报悦žœ你只是频繁进出，小额分散转入，大额集中转出，被银行单方冻结了，问题不大。只要带上你的银行卡和身份证，到银行说明情况，一般由分行长审批就能解冻。司法冻结𐟑♂️ 这里又分为两种情况：触碰风控模型：如果你因为数字货币、刷单等触碰了GAB1风控模型，这种情况也需要银行内部审批解卡。具体操作同上。司法冻结：比如涉及到赌博、刷单、外贸、换汇、虚拟币等，如果你的银行卡上收到了被害人的资金，导致冻结，这种情况就比较麻烦了。处理不好，你可能会被直接抓走，名下所有银行卡都会被冻结，甚至连微信、支X宝也会被封控。卡里的余额也可能会被司法划扣。所以，遇到银行卡被冻结的情况，千万别拖，赶紧处理！

一名北京航空航天大学二五届计算机博士，在大厂工作的薪资能有多炸裂？首先是腾讯担任算法工程师，主要是设计和开发大规模机器学习算法，月薪5万5，16薪，年薪88万，年终奖12万，还有价值30万的股票分两年发，首年收入115万，公积金12%，深圳工作。二、蚂蚁金服，担任算法工程师，主要是开发和优化风控模型，月薪5万8，16薪，年薪92万8，年终奖15万，签字费15万，首年收入121万8，公积金12%，杭州工作。三、小鹏汽车，岗位是算法工程师，研究和实现自动驾驶技术中的核心算法，月薪5万2，16薪，年薪83万2，年终奖约10万元人民币，年总收入约932, 000 大厂的工资虽然高，但工作强度和工作压力也是巨大的，而且还有所谓的35岁风险，只能说光鲜亮丽的背后也是危险重重。#应届生# #找工作# #北京航空航天大学# #工资#

𐟌쯸风控模型深度解析：乐信凉经面试了半小时，整理了以下内容：项目经历介绍 𐟓Š 详细介绍你的项目经历，包括你负责的工作内容和取得的成果。分箱方法探讨 𐟓Š 提到等频分箱，你还了解其他分箱方法吗？比如最优分箱。模型差异对比 𐟓Š 逻辑回归和树模型在数据和特征上的差异是什么？它们的效果如何？模型效果对比 𐟓Š 你们对比过这些模型的效果吗？哪个效果最好？AUC提高了多少？它的排序性和KS值如何？与XGBoost、CatBoost的对比 𐟓Š XGBoost、CatBoost和逻辑回归相比，AUC提高了多少？评分卡模型与它们的差异有多大？ WOE计算方法 𐟓Š 你了解WOE的计算方法吗？能否详细解释一下？ XGBoost算法原理 𐟓Š 简单介绍一下XGBoost的算法原理和重要参数。过拟合优化 𐟓Š 如果树模型过拟合，如何优化调参？最重要的参数是哪个？ Boosting与Bagging的区别 𐟓Š 讲解一下Boosting和Bagging的区别。目标函数与优化函数 𐟓Š 介绍几种常用的目标函数和优化函数。 CNN项目介绍 𐟓Š 简单介绍一下你做的CNN项目。 CNN网络结构 𐟓Š CNN常见的网络结构是什么样的？能否详细描述一下？激活函数选择 𐟓Š 激活函数常见的选择有哪些？它们需要具备哪些性能？ RNN与LSTM差异 𐟓Š 你了解RNN吗？讲解一下RNN和LSTM的差异以及整个流程。文本处理经验 𐟓Š 你有做过一些文本类的处理吗？文本类的模型以前有做过吗？其他问题 𐟓Œ 你还有什么其他问题想问我吗？