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原创 用户授信额度管理策略及模型
授信额度与贷款额度授信额度是指金融机构能够为借款人提供的最大贷款金额。贷款额度一般是指借款人在金融机构给予的最大贷款金额范围内，实际借贷的金额。授信额度和贷款额度的主要区别是授信额度属于意向额度，而贷款额度是实际取现额度，授信额度会始终大于等于贷款额度。只有借款人的授信额度增加，他的贷款额度才可以增加，否则最大的贷款额度就是授信额度。从金融信贷产品角度来看，一般消费分期类的信贷产品授信额度等同于贷款额度，实际上往往也只讲贷款额度。对于信用卡分期及循环现金贷产品，才会真正区分授信额度与贷款额度。二者在风
2020-08-10 15:50:32
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原创 一文看懂信用额度管理体系(三连)
前言在2020年，金融行业信贷发展度过草莽野蛮阶段后，差异化定价和额度管理成为金融机构符合监管要求前提下是否可以最大化获利的核心竞争力。每个客户的消费规律不同、征信数据表现不同、借款需求和还款能力不同，因此初始额度能否足够引起客户兴趣，是一件非常重要且需要持续监控优化的事情；同时，额度也是决定借贷产品盈利能力的关键组成部分，它可以在风险损失不变（或可接受增幅）的前提下带动利润增长并提高客户的满意度。额度管理，包括初识额度、主动提额、被动提额、降额等，作者希望通过此长文，为FAL读者朋友们一次性解释信贷
2020-08-06 13:54:06
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原创 来FAL学风控|风控策略分析师的日常是怎样的？（案例+代码详解篇）
风控策略分析师的日常是怎样的？（案例+代码详解篇）FAL金科应用研究院做了5年的金融，3年的数据分析工作，从17年6月才真正接触代码，算不到熟练，但在不断的学习和工作实践中目前是可以解决任何问题的，就这么硬气，是企业要求太低了么，哈哈哈。这不是一篇代码教学的文章，这是一篇讲述我日常工作都需要的编程语言、学习过程、工作项目、以及学习心得。首先工作中都用了哪些工具呢，我所用到的有sql（mysq...
2019-11-12 17:18:10
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原创 做策略分析，怎么能不懂用户画像、用户分群、用户分层？
随着互联网金融的发展需要，对于信贷产品、用户的精细化运营是未来的主要方向，而开展精细化运营的基础是对用户的理解。一可以通过优化客群结构，挖掘优质客户，针对不同客群精细化运营，推荐相应的信贷产品、营销活动，促进用卡用户的消费。二是针对不同客群，基于数据挖掘方法构建信用卡申请评分与行为评分，开发不同的风险监控模型及策略，通过优化信用卡风控体系、强化信用卡逾期催收等措施加强信用卡风险管理。但在做用户客群分析时，应注意以下事项：一切从问题出发，首先要看想解决的问题是什么？或者业务目标是什么？
2024-04-12 10:03:52
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原创 常用特征分箱算法
特征分箱是构建信用评分过程中最重要的一个环节。特征分箱是对连续变量离散化的一种简称，对于连续型变量，需要对其连续值进行拆分，并进行后续的分箱调整工作；对于离散型变量，通常要根据每个离散值计算其坏样本占比或者好坏比，通过坏样本占比或好坏比对离散信息进行编码，将离散值转换为连续型变量，再进行后续的分箱操作。特征分箱算法即是在特征分箱过程中采用的方法，对于同一特征而言，不同的分箱算法所得到的分箱结果差异较大，这也直接影响最终的特征预测能力以及模型效果。
2024-04-12 10:00:34
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原创 从业务视角理解评分卡分数映射
目前在个人信用风控建模领域常见的模型有两种：1）基于线性回归分析的评分卡模型，常见于银行背景的放贷机构；2）基于大数据的机器学习模型，如随机森林、XGBoost等，常见于互联网金融领域。这两种建模方法无论哪种都需要将模型结果映射到信用分数空间，最终呈现给用户一个能够表征信用的分数，比如国内的芝麻分，美国的FICO分。那么问题来了，模型结果和分数同样都是数值，为什么不直接呈现模型结果？为什么还要进一步转化为分数？
2024-03-20 09:51:42
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原创 反欺诈常见数据采集方法
数据采集，指从客户端或网络获取数据的技术方法。包括设备指纹、网络爬虫、生物识别、地理位置识别、活体检测、行为序列、生物探针等技术。
2024-03-19 14:37:43
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原创 贷前风控流程与常见策略规则类型
在信贷领域工作当中，其实大多数公司的风控团队或相关模型数据团队，都是贷前服务工作更多一些。今天就以这贷前为例，一起探讨贷前需要重点去研究的相关策略规则。
2024-01-10 10:26:44
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原创 3000字详解：风控核心岗位及核心价值
此外，还有一个特殊的反欺诈部门，贯穿在整个信贷业务流程的始终，传统的反欺诈可能会包含在贷前的部门中，但随着行业对于反欺诈的认识和需求不断强化，越来越多的金融机构已经将反欺诈作为一个单独的部门来设立了。无论是策略和模型，在量化风控岗位中不可缺少的都是数据分析的能力，因此在策略和模型中间也诞生了一个相对基础的岗位，风控数据分析，这个岗位很适合新人入行，先接触到实际的业务环境，最终根据自己的专长和兴趣可以选择往业务方向或者技术方向发展。量化风控，离不开量化两个字，因此只要基本的数据处理和代码能力是必须必备的。
2023-08-02 09:49:55
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原创 吐血整合！风控与反欺诈相关数据来源（下）
本文分上、下两篇，介绍各种风控与反欺诈相关的数据来源，包括其主要的数据维度和产品服务形态。目录：人行二代征信持牌征信机构数据司法大数据航旅大数据铁路大数据税务大数据交通大数据电力大数据保险大数据人社大数据。
2023-07-14 09:45:00
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原创 银行业100个名词解释
所以，M1 是一国中央银行调控的主要指标之一。这里所说的“套期”，主要是指同一生产经营者在现货市场上买进或者卖出一定数量的现货商品的同时，在期货市场上卖出或者买进与现货品种相同，数量相当，但方向相反的期货商品(期货合约)，以期在现货市场发生不利的价格变动时，达到规避价格风险的目的。利率是利息率的简称，是指借贷期间所形成的利息额与所贷本金的比率，即一定时期的利息收益与本金之比，用公式表示为：利率=利息额/借贷资本金×100% 按计算利息的时间长短，利率可以分为年利率、月利率和日利率，也称年息、月息和日息。
2023-07-13 13:44:30
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原创 风控策略基本功 | 授信额度（下）
通过构建精准灵活的信用卡授信额度模型，可以实现个性化、差异化的授信额度评估，提高风险控制能力和用户体验。模型的构建需要收集和预处理数据，进行特征选择和工程，然后使用机器学习算法进行模型训练和评估。最后，将模型部署到生产环境中，并进行监控和更新。不断优化和改进模型，可以提高信用卡授信决策的准确性和效果。
2023-07-12 09:45:00
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原创 风控策略基本功 | 授信额度（上）
通过调整额度，银行可以根据客户的实际情况和风险水平，灵活地匹配资金需求和风险承受能力。有助于确保风险控制、提高资金利用效率，并满足客户的需求。有效的额度调整能够避免过度或不足的授信，最大程度地降低违约风险，并为业务发展提供有力支持。本文共分上、下2篇，旨在帮助信贷风险管理新人理解授信额度。目录：“授信”的概念“额度管理”中常用的名词解释核定授信的基本原则产品额度因素构成信用卡授信额度设计银行测算对公用户授信额度信用卡授信额度模型。
2023-07-10 09:15:00
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原创 量化风控算法详解之CatBoost
在信贷风控场景中，LightGBM和XGBoost已经得到了充分的应用，而CatBoost算法的使用还相对较少。这是因为这个算法比较新，国内对它的研究也比较少。当实际业务中的数据包含较多的类别型特征的时候，我们不妨可以试试这个简单而又强力的后起之秀，说不定能得到意外的效果。
2023-07-08 09:00:00
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原创 贷中管理的3个关键性指标解读
消费贷和现金贷均是近几年发展速度非常迅速的产品，随着业务的发展，在这类产品的贷中管理业务越发重要，出现许多指标的深层挖掘需求。如关键性的三个指标：额度使用率指标、还款指标、埋点指标。
2023-07-07 16:03:42
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原创 吐血整合！风控与反欺诈相关数据来源（上）
本文会分上、下两篇，介绍各种风控与反欺诈相关的数据来源，包括其主要的数据维度和产品服务形态。目录：人行二代征信持牌征信机构数据司法大数据航旅大数据铁路大数据税务大数据交通大数据电力大数据保险大数据人社大数据。
2023-07-07 16:01:15
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原创 信贷产品的贷前获客营销策略搭建
在制定贷前获客策略之前，首先需要进行市场调研，了解目标客户的需求和偏好。这可以通过以下方法来实现：数据分析：通过收集和分析市场数据、竞争对手数据和客户数据，了解市场趋势、目标客户的特征以及他们的信贷需求。问卷调查：设计针对目标客户的问卷调查，收集他们的意见和反馈，了解他们的贷款需求、支付能力和偏好。重点访谈：与潜在客户进行深入的面对面访谈，了解他们的具体需求、痛点和期望，以便根据这些信息优化营销策略。基于市场调研的结果，我们可以定义目标客户的关键特征和需求，例如收入水平、年龄段、职业、地理位置等。
2023-06-14 10:27:30
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原创 Vintage的变体与解读应用
说明：**Month end：**选取切片数据的时间为每个自然月的最后一天，所有借据都是在同一天统计。**Cycle end：**选取切片数据的时间为每个借据还款日的第二天，每个借据都有自己的统计日。在统计上，Month end的算法在每次计算逾期天数时，对于在同月内不同时间放款借据给的表现期是有差异的，Cycle end则弥补了这个问题。说明：金额是最常规也是使用最多的，可以观测资产的最终损失；当Vintage分析在借据金额与逾期有相关性的时候，使用单量和金额结合观测会有不错的效果；
2023-06-14 10:25:57
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原创 催收评分卡搭建思路
缓催模型：在逾期的客户中，有部分逾期客户可能是遗忘造成的逾期，因此不做提醒或者只要稍作提醒就会很快进行还款，这部分人就可以进行缓催，因为不进行催收动作，他们也会还款，缓催模型的最大作用是为了降低人力资源的成本。一般而言，C卡的工作重心在于M1阶段，对于所有的金融机构来说催收M1阶段来说，出催概率是最大的，等客户进行M2之后，出催的概率就会大大的降低，所以一般策略和模型的重点都在于M1阶段。通过构建C卡（催收评分卡），可以有效提高催收水平，减少资产损失，同时可以将相关信息进行加工，反作用于反欺诈策略中。
2023-04-21 15:43:30
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原创 LR和XGB在风控模型中的对比
信贷风控模型是银行等金融机构在贷款业务中必备的风控手段之一，它通过对借款人的个人信息、资产状况、还款历史等多个方面进行综合评估，来预测借款人是否具有还款能力和还款意愿。在实际应用中，信贷风控模型需要基于大量的数据和复杂的算法模型进行训练和优化，以提高预测的准确性和稳定性。传统的风控建模大多采用逻辑回归（LR）的算法，而近年来，随着对于模型精度要求的不断提高，一些更加先进复杂的机器学习算法也开始被引入到风控模型中，其中又以XGBOOST最具代表性。
2023-04-21 15:41:37
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原创 三方数据的评估分析
随着社会发展的越来越快，各种各样的数据越来越多，那么怎么能从如此庞大的数据源中去寻找合适的数据去为风控服务呢，接下来分享一些对三方数据的进行评估和监测的方法。关注“金科应用研院”，回复“CSDN”领取“风控资料合集”
2022-10-25 09:00:00
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原创 策略分析中缺失值的处理方法
在日常的策略分析中，经常会碰到分析的变量出现缺失值的情况，如果对这些缺失值视而不见，则会对策略分析的结果造成一定的影响。那么我们如何处理缺失值呢？关注“金科应用研院”，回复“CSDN”领取“风控资料合集”首先，我们需要了解缺失值产生的原因。一般来讲，产生缺失值的原因有很多，比如说：某个变量不适用于所有样本由于信息披漏、隐私保护政策导致缺失数据表连接时的操作带来大量缺失值由于业务发展变化存留下的无意义的字段数据，等同于缺失值。
2022-10-24 08:00:00
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原创 “策略+模型“评级流程详析（含数据字典）
前面两篇系列干货文章当中，小篇跟大家介绍了决策矩阵的场景及解决方案、原理与架构、如果没有看过文章的小伙伴可以点击下方链接回顾下精彩内容。带着这个逻辑，结合案例样本数据，我们来进一步探讨下矩阵中与策略、模型相关的分析。
2022-10-20 09:00:00
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原创 贷前风控流程与常见策略规则类型
编写：Joey审核：Devin老师在信贷领域工作当中，其实大多数公司的风控团队或相关模型数据团队，都是贷前服务工作更多一些。今天就以这贷前为例，一起探讨贷前需要重点去研究的相关策略规则。关注“金科应用研院”，回复CSDN”领取风控资料合集。
2022-10-19 10:30:00
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原创 如何做好模型验证？
随着越来越多的金融机构进入线上化转型阶段，对模型的重视程度变得越来越高、使用也越来越广泛，而随着模型复杂度及应用场景的增加，如何确保建立的模型合理有效，则需要在模型上线前进行验证。关注“金科应用研院”，回复“CSDN”领取“风控资料合集”。模型验证的目的是为了确保数据分析的准确性、模型设计的合理性、开发过程和结果的有效性、稳定性，以及模型是否符合业务逻辑、是否符合监管要求等。针对以上几个关键点，可以从以下几个方面对模型进行验证。
2022-10-18 10:00:00
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原创 零售信贷产品的8大业务流程
简单来说，零售信贷业务流程是指做事的方法和步骤，是一个降低成本、规避风险、获取效益，以确保信贷资金的安全性、流动性、盈利性的过程。
2022-10-17 07:45:00
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原创 贷前审批策略的6个搭建思路
贷前审批策略是金融风控里重要的一环，是整个贷款流程的基础，应用于筛选目标服务客群。高质量的贷前审批策略搭建是防范风险、减少坏账的重要前提。
2022-10-14 10:09:38
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原创 基于Toad的评分卡模型全流程详解（内含代码）
至此，我们就用toad快速完成了一个评分卡模型的全流程，可以说是非常方便了，没有使用太多第三方库，除了基本的numpy，pandas就只用到了toad和一点点sklearn，这也可以看出toad确实将评分卡的全流程都进行了完整的封装，足以满足大部分工作的需求。toad是针对风险评分卡的建模而开发的工具包，其功能全面，性能强大，从数据探索EDA、特征筛选、特征分箱、WOE变换，到建模、模型评估、转换分数，对评分卡模型的各个步骤都做了完整的封装，极大的简化了建模的复杂程度，深受从业人员的喜爱。
2022-10-12 17:18:38
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原创 常用的贷后4大类指标介绍
贷后管理是控制风险、防止不良贷款发生的重要一环。目前行业内对贷后策略评价体系也有许多探索，并针对性地设计多种指标来评估贷后策略效果。指标设计主要体现在资产回收过程追踪以及回收金额评估，包括如下四大类指标：
2022-09-06 10:05:45
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原创 异常点检测的应用场景与检测方法(含代码实操案例)
这里常说的异常点，目前并没有具体的严格定义，大多数来讲，检测异常点都是按照数据分布与业务逻辑结合进行主观判断是否属于异常点。
2022-09-02 11:30:17
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原创 解析贷中管理的5大策略模块
就风险管理而言，识别是核心，管理是必备手段。贷中管理兼具风险防控和客户价值挖掘的作用，完整而有效的贷中管理体系可以有效提高风险识别的时效性和准确性，及时发现风险、处置风险；深入挖掘客户价值，提升信贷资产的收益，实现客户的精细化和科学化管理。...
2022-09-01 16:14:48
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原创 反欺诈模型常用开发工具
不少刚进入风控行业或想转岗的朋友可能都有过这样的困扰，需要掌握哪些代码工具，掌握的程度要求，以及在哪些工作场景是需要应用到工具。
2022-09-01 16:07:01
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原创 基于信贷业务的量化风险评估简述
信贷资产是银行所发放的各种贷款所形成的资产业务，而在银行经营的各种贷款业务中，现实或潜在的不能保证贷放出的资金本息安全回收的信贷资产构成了银行的不良信贷资产。
2022-08-31 11:26:27
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原创 信贷风控拒绝客户的捞回策略详解
从拒绝的客户中捞回一部分相对优质的客户，是一种冒险的尝试。如果使用恰当，在一定程度上可以减少获客成本，提高金融机构的整体收益。反之，可能会造成一部分的坏账损失。所以怎么做好风险和收益的平衡是关键。在做之前，要考虑目前业务的实际情况，如果现阶段的逾期表现良好且稳定，做捞回是可以一定程度上提升业绩的，逾期情况不太好的话还是要谨慎考虑。...
2022-08-18 15:04:17
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原创 业务总结思考 | 额度授信模型/拒绝捞回模型/定义坏样本
目录：Q1：关于“额度授信”模型的加工原理与开发特点Q2：授信策略一般采用的模型Q3：当策略目标是提高通过率，对拒绝用户进行回捞思路Q4：拒绝规则按照命中个数，稳定性与后续迭代Q5：如何定义坏样本...
2022-08-18 14:10:21
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原创 做策略分析，怎么能不懂用户画像、用户分群、用户分层？
1、决策树，是一种分类算法和回归算法，一个类似于流程图的树形结构，树内部的每一个节点代表的是对一个特征的测试，树的分支代表该特征的每一个测试结果，而树的每一个叶子节点代表一个类别。很多做策略分析的同学在做用户分析时，会被用户标签、用户画像、用户分群、用户分层这几个概念绕晕。把用户划分为8个群体，从高消费频次、高消费额、最近消费过的重要价值用户，到低消费频次、低消费额、很久未消费的一般挽留用户。随着互联网金融的发展需要，对于信贷产品、用户的精细化运营是未来的主要方向，而开展精细化运营的基础是对用户的理解。..
2022-07-28 13:56:59
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原创 策略规则常见10大应用问题
近期收到同学们在学习策略或工作应用中遇到的不少业务问题，今天小篇统一整理了一下，分享给大家。我们讲师也是结合实际业务场景的经验，给了同学们细心答复。大家可以看看有没有自己遇到的相似问题？...
2022-07-26 10:48:43
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