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新人赛《金融风控贷款违约》避坑指南！

作者：陶旭东，北京师范大学，Datawhale成员一、背景介绍本文以天池的金融风控赛为背景，梳理了金融风控的整个实践流程，帮助大家避坑学习。...赛事的场景是个人信贷，要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这个问题在现实的风控场景中很常见，属于典型的分类问题。...二、数据概况数据下载地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531830/information（阿里天池-金融风控赛事）本次数据训练集...数值型特征本是可以直接入模的，但往往风控人员要对其做分箱，转化为WOE编码进而做标准评分卡等操作。从模型效果上来看，特征分箱主要是为了降低变量的复杂性，减少变量噪音对模型的影响，从而使模型更加稳定。...1, 1, 1, 1] FPR,TPR,thresholds=roc_curve(y_true, y_pred) KS=abs(FPR-TPR).max() print('KS值：',KS) 在金融风控中一般将用户违约率预测的概率转化为评分卡分数

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【风控】催收评分和不良贷款市场的机会

摘要：本研究的目标是在一家专门从事不良贷款组合的巴西公司254,914名客户的样本中开发一个催收评分模型，使用Logistic回归来识别那些更倾向于偿还不良贷款的客户。...除了用于分析新贷款授予的模型（称为信用评分）之外，还增加了对其他两个模型的使用：在第一个模型（行为评分模型）中，目的是评估银行客户是否是能够获得新的贷款;第二个模型（催收评分）评估已经违约的且需要做催收行动的客户的还款可能性...文献评论不良贷款不良贷款是逾期90天以上的贷款准备金。金融机构中不良贷款数量的增加导致该公司破产的风险（Makri等人，2014年）。...Toledo（2013）指出，自从90年代中期以来，在Plano Real实现稳定之后，巴西经济一直在经历由贷款增加所带来的增长过程，因此，据几位作者称，快速扩张已经导致贷款质量恶化，导致违约增加（Kauko...最后的考虑因素本研究的目的是使用逻辑回归将催收评分模型应用于不良贷款组合，结果是恰当的。

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大数据应用于P2P风控领域

这也导致了近年来多家P2P公司跑路,给投资人造成巨大大损失。 (二)大数据征信优势凸显近年来,中国互联网金融发展迅猛,但问题频发,引入大数据征信成为破解互联网金融风控难题的关键。...阿里和腾讯分别解决了还款能力和还款意愿方面的评估,这两者都是最核心的风控要素。这样的数据评估对网贷行业的风控促进意义非凡。...其二,我国的大数据风控系统还没有实现互通互联,阿里、银联、平安、腾讯以及众多的P2P公司,都是各自为政,P2P公司拿不到央行的数据,几家大的互联网平台在相关大数据的分享上彼此也未互通有无。...而在P2P网贷行业,一些平台则以用大数据做风控审核这样虚无缥缈的定义来吸引投资者,但实际上其模式为应收账款质押融资或货物抵押融资,并未真正应用大数据。...国内的P2P平台缺乏闭环的交易数据,对借款人的约束力不够强硬,使其风控难以有效地和大数据结合起来,难以单凭大数据来评估借款人的违约风险。

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风控ML | 风控建模的KS

我们这做风控模型的时候，经常是会用KS值来衡量模型的效果，这个指标也是很多领导会直接关注的指标。今天写一篇文章来全面地剖析一下这个指标，了解当中的原理以及实现，因为这些知识是必备的基本功。...不过这不影响我们去使用它，我们只需要知道在风控中是怎么实现的，并且在实际场景中怎么去使用它就可以了。就如上面我们说的，KS在风控主要是用于评估模型的好坏样本区分度高低的。什么是区分度？...可以看下图：从业务上来说，就是越往后的箱子，客户的质量越差，rate整体上呈现单调性，从而可以把大多数的坏人，直接从箱的维度上就可以区分开来了，在后续的风控策略使用体验上十分友好。...02 KS的生成逻辑 KS的生成逻辑公式也是十分简单：好样本累计占比坏样本累计占比在风控领域，我们在计算KS前一般会根据我们认为的“正态分布原则”进行分箱，一般来说分成了10份，然后再进行KS的计算...03 KS的效果应用 KS的值域在0-1之间，一般来说KS是越大越有区分度的，但在风控领域并不是越大越好，到底KS值与风控模型可用性的关系如何，可看下表： 004 KS的实现首先我们来对上面展示的例子进行

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数据挖掘机器学习---项目实战金融风控之贷款违约预测

AI训练营金融风控参考 1.项目实战金融风控之贷款违约预测以金融风控中的个人信贷为背景，根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这是一个典型的分类问题。...rain.csv id 为贷款清单分配的唯一信用证标识 loanAmnt 贷款金额 term 贷款期限（year） interestRate 贷款利率 installment 分期付款金额 grade...对于金融风控预测类常见的评估指标如下: 1、KS(Kolmogorov-Smirnov) KS统计量由两位苏联数学家A.N. Kolmogorov和N.V. Smirnov提出。...在风控中，KS常用于评估模型区分度。区分度越大，说明模型的风险排序能力（ranking ability）越强。...Memory usage after optimization is: 165006456.00 MB Decreased by 82.2% 3.2 简单建模【Lightgbm进行建模】 Tips1：金融风控的实际项目多涉及到信用评分

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数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（下篇）xgbootslightgbmCatboost等模型--模型融合：stacking、blend

数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（下篇）xgboots/lightgbm/Catboost等模型--模型融合：stacking、blending 相关文章：数据挖掘实践（金融风控...）：金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇) 数据挖掘机器学习专栏 4.建模与调参项目链接以及码源见文末 4.1 模型对比与性能评估 4.1.1 逻辑回归优点训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关...928000128.00 MB Memory usage after optimization is: 165006456.00 MB Decreased by 82.2% 4.2.1 简单建模 Tips1：金融风控的实际项目多涉及到信用评分...'] = rh_test testA[['id','isDefault']].to_csv('test_sub.csv', index=False) 项目链接以及码源数据挖掘专栏数据挖掘实践（金融风控...）：金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇) 数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛(下篇)

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数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（上篇）xgbootslightgbmCatboost等模型--模型融合：stacking、blend

数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（上篇）xgboots/lightgbm/Catboost等模型--模型融合：stacking、blending 1.赛题简介赛题以金融风控中的个人信贷为背景...通过这道赛题来引导大家了解金融风控中的一些业务背景，解决实际问题，帮助竞赛新人进行自我练习、自我提高。...评分卡是金融风控中常用的一种对于用户信用进行刻画的手段哦！...数值型特征本是可以直接入模的，但往往风控人员要对其做分箱，转化为WOE编码进而做标准评分卡等操作。...项目链接以及码源数据挖掘专栏数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇) 数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛(下篇)

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何为风控

风控定义风控是风险控制的简称，在百度百科中是这么定义风险控制的。风控在我们日常生活中随时可见，小到账户登录验证码，都可以算是一种风控的手段。...这里我们着重了解下信贷下的风控，结合了场景的风控，则赋予了更多的意义。...直觉上，我们理所当然觉得风控就是要把风险降到最低，恨不得没有坏账，放出去的每一分钱都能带来利息、都能获益，没有丁点损失，但实际上，对任何一笔贷款，我们都无法百分之百确认一定不会成为坏账，这里头充满了很多不可预测因素...信贷风控的目标是「利益最大化」，而不是没有风险，在风险和利润之间找到平衡，是信贷风控的核心。...，以及在信贷场景下的风控如何实现，风控的目标永远是降风险，但不是一味地降，在不同场景下有不同的考虑。

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风控ML | 风控建模的WOE与IV

「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！...第一次接触这两个名词是在做风控模型的时候，老师教我们可以用IV去做变量筛选，IV（Information Value），中文名是信息值，简单来说这个指标的作用就是来衡量变量的预测能力强弱的，然后IV又是

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信贷风控模型搭建及核心风控模式分类

具体而言，就是银行对中小企业贷款的设计、申报、审批、发放、风控等业务按照“流水线”作业方式进行批量操作。...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。...另外，风控模型在不同的阶段体现的方式和功能也不一样。...从资金的角度来看，风控模型是为了评估用户还款能力和还款意愿，反欺诈反作弊，防止用户薅羊毛和保证平台安全等功能；从行业的角度，互联网风控模型体现在消费金融／供应链金融／信用借贷／P2P／大数据征信等方面。...所以说，风控模型的计算策略和机制在一个公司属于绝密，规则除了核心的员工，其他人是不能知道风控规则的。四、风控的核心如果说金融产品的核心是风控，那么风控的核心是什么?

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1.1 风控原则

UL最核心的地方是非期望条件下，那么贷款recovery rate是在default发生情况下还能收回来多少钱，期望情况下是两者没什么关系的，如果两者发生了关联，就是非期望情况。...Make It有现金流困难，履约不确定性升高，说明default risk增加质押的资产价值无法清偿贷款额度，LBI破产不确定性升高，说明Bankrupty Risk增加 Downgrade risk

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支付风控模型

这就需要对风控模型进行合理的设计。一般来说，要提升风控的拦截效率，就需要考虑更多的维度，但这也会带来计算性能的下降。在效率和性能之间需要进行平衡。...二、基于规则的风控规则是最常用的，也是相对来说比较容易上手的风控模型。从现实情况中总结出一些经验，结合名单数据，制定风控规则，简单，有效。常见的规则有： 1....互联网金融风控离不开机器学习，特别是支付风控。在各种支付风控模型中，决策树模式是相对比较简单易用的模型。如下的决策树模型，我们根据已有的数据，分析数据特征，构建出一颗决策树。...这个过程，将在下一篇的风控架构中介绍。五、模型评估风控本质上是对交易记录的一个分类，所以对风控模型的评估，除了性能外，还需要评估“查全率”和“查准率”。...支付风控场景分析；支付风控数据仓库建设；支付风控模型和流程分析(本文)；支付风控系统架构发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn

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风控ML | 风控中的异常检测原理与应用

今天来介绍一下风控中的异常检测，从最基础的概念开始讲起，因为本人对这块的内容平时工作也做得不多，更多滴偏向于“纸上谈兵”，有什么说得不对的地方，也欢迎各位朋友指正～谢谢。...异常检测的概念 02 异常检测的难点 03 异常检测的分类及常见算法 01 异常检测的概念异常检测（Anomaly Detection 或 Outlier Detection），又称为离群点检测，在我们风控领域很多地方都会用到...，比如黑产对抗、团伙欺诈识别、羊毛党识别、反洗钱、识别欺诈贷款等等，对我们的风险控制工作，有着不可或缺的作用。

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风控ML | 风控建模中怎么做拒绝推断

《风控建模中的样本偏差与拒绝推断》https://zhuanlan.zhihu.com/p/88624987 不过我也还是把他文章里的分类体系在这里重点再次分享一下。...06 总结一下本文算是一个对拒绝推断的入门介绍了，让初涉风控模型的同学有一个相对来说比较清晰的全局认识，这里面涉及到的很多算法模型上的细节并没有展开来讲，因为我觉得这也会让阅读带来比较大的负担，公众号的文章还是要控制在几分钟内读完比较合适...Reference [1] 异常检测算法分类及经典模型概览 https://blog.csdn.net/cyan_soul/article/details/101702066 [2] 风控建模中的样本偏差与拒绝推断

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风控ML | 风控建模老司机的几点思考与总结

「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！...比如：一个模型是打算应用于初审环节(贷款审批流程)，因此我们在初审节点后的变量都是不能用的，比如终审环节、门店审核等等，还有一些贷后的变量都是不能用的。

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风控决策引擎经验

一套完整的风控体系，在风控中，少不了决策引擎，今天就浅谈一下风控决策引擎。一、优先级风控决策引擎是一堆风控规则的集合，通过不同的分支、层层规则的递进关系进行运算。...风控系统的作用在于识别绝对风控与标识相对风险，如果是绝对风控，则整套风控的审核结果便将是“拒绝”。既然结果必然是“拒绝”，则没必要运行完所有的风控规则，而主要单条触发“拒绝”即可停止剩余规则的校验。...而一些通过对接外部三方征信的风控规则，需支出相关查询费用的，则靠后运行。此外，在外部三方征信的规则中，命中式收费的风控规则（如黑名单与反欺诈）又可以优先于每次查询式收费的风控规则（如征信报告）运行。...三、记录与统计风控最终到底是“跑出来”的，所以，整个风控系统对所有不同风控规则的触发需进行有效的记录与统计，以便后期可支持数据分析与风控模型调整的相关工作。...具体的记录与统计内容，主要如下： 1、触发的具体风控规则举例说明：通过两种不同的视角进行记录，一是用户与订单层面，记录其所触发的明细规则；二是风控规则层面，记录某条风控规则具体的触发率。

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风控为本创新驱动，券商如何实现智能风控加速？

合规风控始终是公司的首要核心竞争力，该券商不断推进全面风险管理体系建设，需要全方位提升主动合规风控管理能力，进而提升风险管理精细化、智能化水平。...而由于合规风控处于企业核心竞争力的高度，原风控数据积累10年，数据量已超30TB。...非现场风控平台各项报表和查询生成时间逐渐拉长。夜间批量任务越来越慢，部分任务出现超时失败现象。 02 原合规风控数据库数据量巨大，原有的传统的备份手段难以实现数据的实时保护。...解决方案沃趣科技以QData高性能数据库云平台作为数据库基础架构平台替换原传统“烟囱式”系统架构，承载合规风控核心数据库系统，助力业务处理效率大幅提升。...价值提升 1 通过QData数据库云平台大幅提升了风控系统的业务效率，风控日终调度业务从原十几个小时缩短至1.5小时，性能提升10倍以上。

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风控ML | 风控建模中GBDT和XGBoost怎么调优

00 Index 01 GBDT和XGBoost的原理介绍 02 GBDT和XGBoost的异同点分析 03 什么风控建模场景下常用这两个明星算法？...03 什么风控建模场景下常用这两个明星算法？...交易反欺诈：A级出场率，主要是支付风控，防止客户进行薅羊毛、套现等行为。客户流失：A级出场率。贷后催收告警：A级出场率。迁徙率预测：B级出场率。失联修复：C级出场率。...而关于风控模型怎么调优，我会在下一节一起讲。...风控模型怎么调优关于风控模型的调优，先前有篇文章讲得比较细致《风控ML[7] | 风控模型调优的思路有哪些》，大家可以移步去回顾一下。

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风控领域特征工程

在金融行业，风险控制（风控）是核心环节，它关乎资产安全、合规性以及机构的长期稳健发展。随着大数据时代的到来，金融机构面临着前所未有的数据量和复杂性。...在这样的背景下，风控领域特征工程应运而生，成为连接原始数据与精准风险评估的桥梁。特征工程，简而言之，是对数据的一种深度加工，它通过一系列技术手段，将原始数据转化为对风险预测有用的信息。...在风控领域，特征工程的核心目标是构建出能够准确反映个体或实体风险水平的特征集。...此外，良好的特征工程实践还能促进模型的解释性，为风控决策提供更加透明的依据。随着技术的发展，特征工程的方法也在不断创新。...通过综合运用这些特征衍生方法，风控领域的特征工程能够更全面地挖掘数据潜力，为风险评估提供多维度的视角。

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风控ML | 风控模型报告以及上线后需要监控的内容

一个优秀的模型上线报告以及一个优秀的上线后模型监控报表，在我们日常风控建模中是非常的常用并且有用的，今天这个话题就来和大家聊聊怎么去制作优秀的模型上线报告以及上线后的模型监控报表，主要聊聊思路，先要有一个全局的感受...以下内容均基于自己浅薄的经历提炼的，如有纰漏，欢迎指正或补充哦，欢迎交流～ 00 Index 01 聊聊为什么要做这件事 02 标配的风控模型上线报告应具备哪些内容 0201 模型现状 0202 KS值与各种曲线...02 标配的风控模型上线报告应具备哪些内容 0201 模型现状想要突出你模型的好，你得先分析旧模型的不好。比如说，把目前线上模型的实际表现进行统计，如KS值、分组排序性、PSI等基础指标。...0202 KS值与各种曲线我们需要描述模型的效果，在风控领域最直接的指标就是KS值，我们一般会认为KS>0.3才具备最基本的上线要求，而且我们要保证训练集、测试集以及跨时间测试集都需要达到标准哦！...一般情况下，我们会对预测结果按照一定的阈值，进行分组，比如分为A/B/C/D/E/F共6组，越靠后就意味着越有可能是高风险客户，我们给予一定的风控规则进行拦截。

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