本文簡(jiǎn)要給些做信貸風(fēng)控模型的思路，當(dāng)然最理想的個(gè)人風(fēng)控模型：央行征信報(bào)告+市場(chǎng)響應(yīng)模型+申請(qǐng)?jiān)u分模型+行為模型+催收評(píng)分模型+收益模型?反欺詐模型的組合體【當(dāng)然設(shè)計(jì)風(fēng)控模型一定要匹配相應(yīng)的金融產(chǎn)品和場(chǎng)景，劃分好目標(biāo)受眾，否則都是在扯淡】。而對(duì)于企業(yè)的風(fēng)控模型，從業(yè)務(wù)模式上只要是能以供應(yīng)鏈金融為場(chǎng)景依托，能夠?qū)诵钠髽I(yè)有相應(yīng)的穿透型數(shù)據(jù)的支撐，風(fēng)控建模也會(huì)水到渠成。說(shuō)到供應(yīng)鏈要注重：從供應(yīng)企業(yè)-研發(fā)企業(yè)-生產(chǎn)制造企業(yè)-經(jīng)銷企業(yè)-終端客戶的整體鏈條，考慮業(yè)務(wù)流、資金流、物流、增值流的全部環(huán)節(jié)才能做好供應(yīng)鏈金融的產(chǎn)業(yè)核心風(fēng)控。
本文討論的風(fēng)控模型的建立，主要針對(duì)的還是信用類融資申請(qǐng)的方向，對(duì)于以有擔(dān)保方、質(zhì)（抵）押品、信用保障保險(xiǎn)或其他實(shí)物或股票等抵押作為第二還款來(lái)源的模式不在范圍內(nèi)。
【另外不要小看貸款目的用途這一項(xiàng)，針對(duì)不同人群，不同企業(yè)，這是重要的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)之一，雖然沒(méi)有明確的量化指標(biāo)，但是讓客戶產(chǎn)生貸款意愿的真實(shí)目的是影響還款意愿的重要成分。筆者曾經(jīng)對(duì)3000名實(shí)際貸款人的數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)跟蹤測(cè)試，其中用作真實(shí)消費(fèi)用途的用戶的實(shí)際違約率近2.25%，而用來(lái)償還信用卡的用戶的實(shí)際違約率竟然高達(dá)9.05%】

實(shí)際分析過(guò)程中，考量因素（以電商為核心的中小企業(yè)為例）
貸前：【信用品質(zhì)】營(yíng)銷指引、準(zhǔn)入規(guī)則、渠道控制、外部數(shù)據(jù)檢查、申請(qǐng)資格審查、平臺(tái)交易數(shù)據(jù)；
貸中：【信用品質(zhì)】身份核實(shí)、婚姻狀況、邏輯檢查、評(píng)分卡及策略、征信、黑名單反欺詐、過(guò)往貸款歷史記錄
貸后：【信用品質(zhì)】身份變化/司法刑事責(zé)任/信用品質(zhì)惡化/企業(yè)主及主要股東聲譽(yù)/個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)信用預(yù)警/客戶交易信用水平/欺詐交易/平臺(tái)懲罰信息

貸前：【還款能力】收入狀況、貨物周轉(zhuǎn)率、盈利狀況、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比
貸中：【還款能力】平臺(tái)收入合適、平臺(tái)交易歷史比對(duì)、最低收入、貸款期限金額利率
貸后：【還款能力】店鋪經(jīng)營(yíng)下降情況、交易量下降情況、客戶履約變化程度、逾期狀況、

貸前：【押品】經(jīng)營(yíng)時(shí)間準(zhǔn)入、客戶違約成本核算、抵押品管理及準(zhǔn)入
貸中：【押品】最大/小抵押品評(píng)估價(jià)值
貸后：【押品】店鋪所有權(quán)/經(jīng)營(yíng)權(quán)變更情況、與店鋪相關(guān)的重大事件、抵押品變更/清償障礙

貸前：【資產(chǎn)財(cái)務(wù)狀況】資產(chǎn)情況調(diào)查、負(fù)責(zé)情況調(diào)查、杠桿率、當(dāng)前居住情況、當(dāng)前職業(yè)及穩(wěn)定性、收入情況
貸中：【資產(chǎn)財(cái)務(wù)狀況】資產(chǎn)負(fù)債表/利率、現(xiàn)金流量表、業(yè)務(wù)或主要股東報(bào)告期存借款、線上線下交易流水
貸后：【資產(chǎn)財(cái)務(wù)狀況】店鋪交易變動(dòng)、線上交易異動(dòng)（防刷單）

貸前：【經(jīng)營(yíng)狀況】具體貸款用途、企業(yè)償債能力、貸款背調(diào)、設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)率或開(kāi)工率、核心技術(shù)水平、前置審批條件
貸中：【經(jīng)營(yíng)狀況】成品倉(cāng)庫(kù)的出入庫(kù)、供應(yīng)商/銷售商情況、預(yù)計(jì)資金來(lái)源及使用情況、項(xiàng)目建設(shè)進(jìn)度及生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)計(jì)劃
貸后：【經(jīng)營(yíng)狀況】回訪異常跟蹤、管理層關(guān)鍵技術(shù)人員變化、關(guān)鍵的限制性條款變化、行業(yè)變化及政策性影響

當(dāng)然在建模前，必要做的就是數(shù)據(jù)的整理及清洗（在實(shí)際我們進(jìn)入到銀行的項(xiàng)目中，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理占了整體建模的40%的時(shí)間，分析實(shí)際的占比大概在10%，試算及模型占了40%），同時(shí)針對(duì)不同的業(yè)務(wù)模式及資產(chǎn)特性，要完成必要的分析，主要的分析方法：統(tǒng)計(jì)學(xué)（均值、占比、方差、分位數(shù)），基于統(tǒng)計(jì)假設(shè)的校驗(yàn)、聚類算法和判別分析、回歸分析、模擬分析和預(yù)測(cè)分析，這些方法看似理論但是在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)系及做入場(chǎng)的前期準(zhǔn)備過(guò)程非常之重要的方法。比如在針對(duì)某款企業(yè)借款過(guò)程中對(duì)企業(yè)市場(chǎng)推廣及營(yíng)銷費(fèi)用使用情況與企業(yè)自身的經(jīng)營(yíng)狀況的匹配度的判別，在現(xiàn)實(shí)生活中，很少能找到一個(gè)純粹正態(tài)分布的場(chǎng)景，這就需要我們的風(fēng)控分析人員借助F檢驗(yàn)、T檢驗(yàn)去辨別差異的指標(biāo)，再利用均值、方差、偏度、峰度來(lái)綜合考慮，切記即便選擇的維度是線性輸入的正態(tài)分布，最終分析結(jié)果不一定就遵循正太分布。這時(shí)候各種分類方法就派上了用場(chǎng)，因?yàn)槌藬?shù)據(jù)源質(zhì)量及來(lái)源這個(gè)主要外部因素外，建模過(guò)程中，分類方法與數(shù)據(jù)源交叉的狀況、變量數(shù)量、殘差被認(rèn)為是對(duì)模型解釋起到?jīng)Q定性的主要因素。在我們的實(shí)際工作中（主要針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)為依托的信用貸款場(chǎng)景及以電商為依托的小微或個(gè)體工商戶借款），最終我們的違約率預(yù)測(cè)模型中的變量在18個(gè)左右，太多或太少都有可能產(chǎn)生過(guò)擬合。雖然可以用ROC和KS值來(lái)幫助監(jiān)測(cè)分析過(guò)程中的模型使用情況，但是實(shí)際上差別比我們想象中的要小（比如針對(duì)信貸業(yè)務(wù)同樣的邏輯過(guò)程，使用LR，DT，SVM，樸素貝葉斯四種方法）。另外，不是說(shuō)經(jīng)驗(yàn)主義都不好，在模型試算時(shí)或前期分析的過(guò)程中，相信一些有經(jīng)驗(yàn)的信貸老兵的意見(jiàn)，能夠減少很多計(jì)算資源的消耗，切莫大量嘗試不同的算法對(duì)同樣的數(shù)據(jù)集的反復(fù)嘗試，筆者曾經(jīng)浪費(fèi)大量時(shí)間在算法及統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法上，很多決策（在變量篩選時(shí)，在特征工程過(guò)程中）是要符合社會(huì)發(fā)展和人性的一般規(guī)律的。（下面是個(gè)反欺詐建模過(guò)程的例子）

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整體的過(guò)程流程如下：

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到底信用風(fēng)控過(guò)程中得有多少模型才算夠，比如：反欺詐、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)、信用評(píng)分、增信、行為評(píng)分、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、賬齡滾動(dòng)、催收、失聯(lián)模型等構(gòu)成，有這些基本就夠了，如果再細(xì)粒度去進(jìn)行分那么每一個(gè)都可以拆成決策分析評(píng)分和模型評(píng)分兩個(gè)部分。實(shí)操過(guò)程一定讓金融產(chǎn)品的同事參與建模的過(guò)程，哪怕只是知曉，因?yàn)槟呐率钱a(chǎn)品中還款方式的變化對(duì)模型的結(jié)果影響都是很大的。

最后簡(jiǎn)要展示一下我們的系統(tǒng)架構(gòu)

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這張圖盡量給的模糊點(diǎn)，但是基本可以看出一個(gè)真實(shí)的信貸風(fēng)控系統(tǒng)中，建模也只是其中的一個(gè)部分，整體的工作流程必須可配置且易輸出，比如打包成PMML文件給金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部的平臺(tái)進(jìn)行結(jié)合等，工作流的過(guò)程中，保證決策流程的可分解，有些可以全自動(dòng)化完成，有些可以自動(dòng)?人工審核完成。