近两年,“断直连”在互联网信贷行业内一直是个热门话题。从监管所强烈推荐的商业银行在开展互联网信贷业务中要尽快实现独立自主的风控维度来看,这意味着商业银行将承担更多信用风险,将更加考验商业银行经营能力。客观地讲,对于大多数银行机构来说,时间、资金、人才都会是挑战,而如何顺应自主风控大势并助力这场数字化转型变革,将是银行机构面临的一个长期课题。
在数字化能力建设过程中,模型是信贷风控体系必不可少的模块之一,尤其是贷前的风控模型,即A卡,其在信贷决策中的占比非常高。但在模型实际开发与应用中,不少银行可能对模型设计是否符合需求、目标变量和建模数据选择是否合理、模型效果监控是否及时等还没有完全的体系化的把控,所以本文我们将围绕A卡全流程的开发与应用最佳实践与大家进行分享与探讨,希望对行业从业者有所裨益。
【资料图】
我们先来辩证地了解下风控模型的应用价值,从它的优势来看,风控模型具有客观性,主要依据可以量化的预测数据,反映借款人信用表现的普遍规律,减少过去单凭人工经验进行审批的随意性和不合理性;运用风控模型还可以极大地提高决策效率,而且它是依据大数据原理、运用统计学技术科学构造出来的,预测了客户各方面表现的概率,可以更精准帮助银行找出适合自身风险和收益的最佳平衡点。
需要高度关注的是,风控模型也有一些局限性,比如模型构造相对比较复杂,开发成本和开发周期都会比较长;一个好的风控模型,是着眼于过去的经验而预测未来,需要考虑一个完整的经济周期或是可能发生的大环境及业务的变化对模型适用性的冲击,模型的稳定性、准确性、可解释性等也会受经济周期的波动而产生较大的影响。
整体而言,信贷风控模型覆盖贷前、贷中、贷后全流程,每个阶段的模型大致包括如下:
比如贷前阶段,A卡主要侧重对申请人申请信用卡、申请贷款时的量化评估;贷中阶段,B卡主要关注客户的风险变化,进行交叉销售产品和提额;贷后阶段,催收模型主要预测逾期客户还款的可能性,针对不同还款意愿的客户采取不同催收手段。
在构建模型时,首先我们需要明确构建什么样的评分模型,这必须取决于具体的业务需求。因此,模型构建者要定义清晰的业务目标,比如该项业务的特点是什么,什么是高风险客户,什么是低风险客户,需要多长的观察期构造预测变量,需要多长的表现期构造表现变量等。
为保证模型的顺利开发和应用,必须对建模过程的每个环节进行仔细的设计和计划。以A卡模型的开发与应用为例,通常A卡模型开发的全流程主要包括:模型设计、模型开发、模型效果、模型验证及模型上线五个部分,如下图:
模型设计环节在整个A卡建模过程中起到至关重要的作用,在这一环节,我们将对模型开发的一些重要参数进行设计,主要包括:确定Y定义、样本选择、数据集划分等,很多模型效果不理想,部分原因就是模型设计中的观察点选取不合理、表现定义不合理或是排除项没有做好。
那么,如何选取高质量数据样本?数据集划分的依据是什么?模型开发中,变量初筛和预处理SOP如何搭建?
模型开发完成后,需要具备哪些典型特征,这些特征在A卡的分布是否合理?诊断A卡模型效果的衡量指标都有哪些?
A卡模型上线之后,如何做好实时监控,如何去推断模型的潜在业务价值?
以上详细干货内容,张凯博士在《A卡全流程开发与应用的最佳实践》内容里都讲到了,在这节课程里,你能够掌握A卡模型从问题定义到模型开发的全流程,熟悉A卡模型设计的核心要点和搭建技巧,并能够在实际的业务应用中构建出区分度、稳定性、准确性、可解释性和敏捷迭代性等各方面效果都能达到最优的模型。
如果你在金融领域参与数据分析、预测建模或大数据挖掘的工作;
或者负责信用卡相关风险类、收益类模型开发和相关模型应用策略分析;
又或者,你经常处理个人金融业务、信用卡业务等,都可以从这门课程中获得技能的提升和对业务的新认识。
张凯博士拥有10余年风险模型开发和模型风险管理的理论和实操经验,曾任职于美国运通及百度金融,参与从零到一组建风控团队,在金融风险控制领域具有专家级理论认知和丰富的实践经验。他表示,在自主风控能力建设过程中,不仅仅是模型开发,可能还有部分机构也不太清晰额度策略、模型风险等如何管理,以及如何真正应用到实际业务中去,针对这些需求,我们已经推出多门相关精品视频课程,欢迎大家登录融慧风控讲堂观看!
知识大纲
一、信贷模型背景
1.信贷模型开发原则
2.信贷风控模型应用场景
二、A卡模型全流程开发与应用的最佳实践
1.模型设计:
-确定Y定义
-样本选择&数据集划分
2.模型开发:
-变量匹配&特征加工
-变量初筛和预处理SOP
-模型构建、模型调参、模型质量
-A卡模型的典型特征
-重要变量分析
3.模型效果:
-衡量指标
-准确性要求
-一致性要求
4.模型验证:
-必要性
-流程和验证报告
5.模型上线:
-如何推断模型的潜在业务价值?
-信用模型应用案例解析
课程收益
1.深度理解信贷模型开发和应用原则,塑造对模型的正确认识
2.掌握和理解A卡模型全流程开发要点,提升风控建模实操能力
3.学习模型算法方法论及案例解析,掌握信贷模型体系搭建技巧
课程对象
1.金融机构(商业银行、信用卡中心、持牌消金等)风险管理部、信贷管理部、信息科技部等部门管理人员及业务骨干;
2.持牌征信机构、金融科技公司、互联网平台等企业的中高级管理人员;
3.对A卡模型开发感兴趣的其他人员;
书籍推荐
《风控:信贷风险分析中的数学原理与业务实践》这本书是由马上消费金融风险高级总监张岩出品,内容包含:统计模型的基本原理,模型搭建及验证的全流程、数据源甄别分析及成本考量和模型上线部署的详细过程。本书不仅适合数据建模的专业人员学习,也适合金融信贷领域的风险管理者及信贷行业参与者使用,同时也可作为高校金融风控类课程的教材使用。
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书籍作者:张岩,马上消费金融风险高级总监。浙江大学概率论与数理统计硕士,同济大学控制科学与工程博士,拥有十多年以上的消费信货行业从业经验,曾担任发现金融、平安银行(000001)、外滩征信、京东数科、乐信等知名金融机构和第三方征信机构相关业务负责人职务,在风险模型、风控策略设计与实施,信贷产品设计运营等领域拥有丰富的业务和管理经验。
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