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編輯導(dǎo)語：AB Test是一個很好的導(dǎo)航系統(tǒng)和說理工具，策略分析師在各個場景使用這種分析方法，可以形成一個完整的閉環(huán)；本文作者分享了關(guān)于AB Test如何應(yīng)用于風(fēng)控場景，我們一起來看一下。

下圖為策略分析師工作流程的自檢清單，相信很多人都看過了，本篇文章針對其中的AB test 環(huán)節(jié)詳細(xì)闡述。

一、A/B Test 概念

什么是AB Test？

1）我們先通過一張圖來了解系統(tǒng)的概念，做一做鋪墊：

如上圖，系統(tǒng)，就是將多個輸入轉(zhuǎn)化成輸出的中間過程（圖中的輸入，也稱為變量）。ps：有數(shù)學(xué)背景的同學(xué)，可以把系統(tǒng)理解成一個多元函數(shù)y=f(x1,x2,x3)。

2）然后基于系統(tǒng)圖導(dǎo)出控制變量法

如上圖所示，由于影響系統(tǒng)輸出的輸入變量有多個，如果我們需要考察其中某一個輸入變量（比如輸入1）對系統(tǒng)輸出的影響時；我們需要在保持輸入2和輸入3不變的前提下，改變輸入1，然后觀察輸出的變化，從而確定輸入1對輸出的影響；這就是控制變量法，核心是控制其他變量不變，排除其交叉影響，單獨觀察某一個變量對結(jié)果的影響。

3）再基于控制變量法引出對照組的概念

當(dāng)我們保持輸入2和輸入3不變，單獨改變輸入1時，我們需要在樣本中確定有多大比例的樣本（不）需要改變輸入1，由此按比例隨機抽樣、從而形成兩個相互對比的樣本（改變輸入1的一般稱為實驗組，不改變輸入1的稱為對照組）。

如果我們設(shè)定，對照組和實驗組各占50%，則形成如下的兩組樣本：

從上表的例子我們可以看到，變量1增長50%時，輸出變量增長60%，因為這是排除了變量2和變量3的影響之后的數(shù)據(jù)，可以無可辯駁地說明變量1對輸出變量的影響（方向及強度）。

4）最后回到我們的核心概念A(yù)B Test

AB test就是通過隨機抽樣設(shè)置對照組和實驗組，A是對照組，B是實驗組，AB兩組占比由實際場景決定（任意一組的占比一般不能太低，要滿足統(tǒng)計學(xué)意義），加起來是100%。

由于是隨機抽樣，AB兩組一開始是完全相同的樣本；然后，改變一個變量，使得B相對A來說只有一個變量不同，從而可以將該變量單獨拎出來、觀察它對輸出結(jié)果的影響：

具體到業(yè)務(wù)場景中，A和B又分別指什么呢？舉個例子：

AB可以是不同的風(fēng)險策略（比如策略A是多頭>5，策略B是多頭>7），可以是不同的產(chǎn)品版本（如產(chǎn)品A需要輸入驗證碼，產(chǎn)品B不需要輸出驗證碼）……等等，一切你需要做對比、然后做出選擇的兩個方案。

PS：

• 對照組方法，是科學(xué)研究中用途極廣的方法，有著堅實的統(tǒng)計學(xué)理論支撐；
• 產(chǎn)品部門經(jīng)常用到對照組方法，產(chǎn)品部一般稱為AB Test，這種叫法比較通用，為方便交流，本文采用此種叫法；
• 風(fēng)控部門也經(jīng)常用到對照組方法，一般稱為“冠軍挑戰(zhàn)者”。

二、A/B Test 適用場景

以下我們針對常用的幾個場景，給出基于AB test的解決方案，給大家展示AB test在風(fēng)控中的典型應(yīng)用場景、應(yīng)用方式及其效果，希望大家能夠舉一反三，在自己的工作中能用上。

AB test方法應(yīng)用靈活、基于實際場景千變?nèi)f化，也有一些需要避免的問題，整個AB test機制包括需求分析、機制設(shè)計、數(shù)據(jù)分析、策略調(diào)整等，是一個完整的閉環(huán)。

場景一：無法確定策略調(diào)整的效果，找不到策略調(diào)整的方向

問題剖析：評估策略效果的指標(biāo)大家都很明確，而無法明確效果，究其原因，是因為影響風(fēng)控指標(biāo)的輸入變量有多個，包括客群質(zhì)量、時間、風(fēng)險策略等；而策略只是其中的一個變量，調(diào)整策略變量的同時，其他變量可能同時發(fā)生改變，因此無法確切評估策略的調(diào)整對風(fēng)控指標(biāo)的影響。

解決方案：假定我現(xiàn)在的策略是A，我想調(diào)整策略，沒有AB test可能直接改了，引入AB測試之后，我設(shè)定A組比例為70%，B組比例為30%，隨機70%的客戶走原來的A策略，隨機30%的客戶走新策略（假設(shè)叫B策略），測試周期為兩周（核心是要達(dá)到觀測樣本量）：

Ps：測試完畢之后可以停止測試，全部客戶都切回A策略或切到下一個B策略（視情況而定）。

到表現(xiàn)期出來之后，經(jīng)過數(shù)據(jù)分析：

結(jié)果若如圖1，整體逾期率均呈上升趨勢，說明客群變差；但B策略在客群變差的環(huán)境下其同期逾期率增長低于A策略，說明B線策略較A策略好，調(diào)整有效，可以考慮將B策略轉(zhuǎn)正，作為新的冠軍策略；

結(jié)果若如圖2，整體逾期率均呈下降趨勢，說明客群變好；B策略在客群變好的環(huán)境下其同期逾期率下降低于A策略，說明B策略較A策略要差，調(diào)整失敗。

（以上兩個例子證明，要明確整體的變化方向，才能確定策略調(diào)整的效果。）

至于策略的調(diào)整方向，AB兩套策略的差異點你是完全知道的，這個差異是造成最終逾期率不同的唯一原因，找到其中大頭的差異點，就是本次調(diào)整的方向。

比如，假設(shè)在圖2的場景下，發(fā)現(xiàn)A策略是多頭>5拒絕，B策略是多頭>8拒絕，這是兩套策略的差異點，這個差異點造成了逾期率的不同，于是可以收緊B策略的多頭規(guī)則閾值。

場景二：已經(jīng)明確要調(diào)整的具體規(guī)則，目前有多個方案，無法確認(rèn)哪個方案最優(yōu)

問題剖析：已經(jīng)知道要收緊的具體的規(guī)則了，但是有多種收緊方案，在策略流程上，是前緊，還是前松后緊，著實讓人無法抉擇；因為在風(fēng)險策略人員的視野里，不僅僅只有通過率、逾期指標(biāo)；還有征信成本、數(shù)據(jù)信息量等其它緯度的考量因素。

解決方案：直接對確定調(diào)整的規(guī)則進(jìn)行A/B Test 即可。

總結(jié)一下，策略的AB test機制，是一個很好的導(dǎo)航系統(tǒng)和說理工具，作為導(dǎo)航系統(tǒng)，它讓策略人員在調(diào)整策略的時候，知道自己的方向，因此明明白白；作為說理工具，它讓策略人員在展示自身工作對全局影響的時候，聽眾心服口服。

本文由 @FAL金科應(yīng)用研院 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自 unsplash，基于 CC0 協(xié)議