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不少初入門風(fēng)控的人可能會有些疑惑，如果想更深層地學(xué)習(xí)風(fēng)控的相關(guān)知識，應(yīng)該怎么做？如何才能更好地理解風(fēng)控的底層邏輯？本篇文章里，作者嘗試結(jié)合自身經(jīng)驗，分享了他有關(guān)風(fēng)控學(xué)習(xí)知識體系搭建的部分經(jīng)驗，一起來看一下。

寫這篇文章是因為一直以來都有一些朋友問我，怎么學(xué)風(fēng)控。

• “最近剛開始學(xué)習(xí)下風(fēng)控方面的知識，但是對其中的一些原理不是特別懂，請問有什么好的建議？”
• “我是商科背景的，想轉(zhuǎn)行做數(shù)據(jù)風(fēng)控，想咨詢一些入行經(jīng)驗？”
• “我是運營崗，一直想轉(zhuǎn)去做大數(shù)據(jù)風(fēng)控，但是找那些資料看總不知道到底在干嘛，無法入門怎么辦？”

這種問題每次都讓我敲字無力，不知道怎么回答。

我知道我寫的這些文章從來不是為了風(fēng)控入門服務(wù)的，想入門風(fēng)控的朋友最需要的是現(xiàn)成的工具，是標(biāo)準(zhǔn)化的流程和代碼，我都沒有展開寫。

我的目標(biāo)從來不是寫一些東西，供讀者朋友們 ctrl+c、ctrl+v，而是希望有人閱讀的過程中發(fā)現(xiàn)自己在思考，哪怕就那么一會兒。

我覺得學(xué)習(xí)最有效的階段是，建立了基礎(chǔ)認(rèn)知之后，往知識架構(gòu)里添磚加瓦查漏補(bǔ)缺的時候。從 0 到 1 太難了，從 1 到 10 沒那么難。

對風(fēng)控感興趣，想從 0 開始學(xué)的人，我的經(jīng)驗文章可能并沒有什么用，那我試試寫一篇基礎(chǔ)邏輯，看看能不能讓這些朋友們看到骨架。

一、風(fēng)控的范圍很大

只要有交易就有風(fēng)險。想想別人找你借錢時你的心路歷程吧，可太怕了。人都不喜歡和自己不了解的人交朋友，更不喜歡和不知道的人做交易。

“有內(nèi)鬼，終止交易”。內(nèi)部人尚且如此，陌生人不能不防。

互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)中你從來不知道你服務(wù)的對象是什么人，它天然就需要做風(fēng)控。ToB 的業(yè)務(wù)如果是大客戶，你可能還會線下有過往來接觸，ToC 的根本就不可能。

可以說互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)有多大，風(fēng)控的范圍就有多大。

以我在的互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)為例，業(yè)務(wù)上肯定希望吸引更多的用戶，給更多的人授信，提供更高的額度，最后又能有更低的逾期，從而有最大的收益。但規(guī)模要大，就要下沉，額度高的，風(fēng)險又更高。風(fēng)控就是要在各個環(huán)節(jié)上，例如，市場營銷—>申請審批—>賬戶管理—>催收處置等，把高風(fēng)險用戶識別出來特殊對待。

不僅信貸，營銷活動要攔截“羊毛黨”，刷單控評的行為要攔截，黃牛黨也要防控，垃圾注冊刷訪問、關(guān)注的要防控，就現(xiàn)在這篇文章，也要被檢測看看符不符合原創(chuàng)，有沒有涉政、涉黑、涉黃。無所不包。

二、個體不重要，群體才重要

做風(fēng)控的目標(biāo)不是為了 0 風(fēng)險。你不能把所有存在風(fēng)險的客戶都拒絕掉，你也做不到這一點，因為每個人每筆交易都存在風(fēng)險，程度問題。

你不能說一個芝麻分 600 分的人，比一個 800 分的人差，個體符合測不準(zhǔn)原理。但是你可以說，六百多分的這群人沒有八百多分的那群人好，這是對的，群體是測得準(zhǔn)的。

風(fēng)控不關(guān)注個體，1w 個人申請，你通過了 3k 人，不是說這 3k 里的每個人都是會準(zhǔn)時還款的。實際上是，你把這 1w 人按風(fēng)險排序分成 10 組，每個群組里計算收益率，風(fēng)險排序足夠好的話，這 10 組的收益率是單調(diào)的，收益率為 0 作為分界線，你取出了其中前 3 組。實操中，不必真的算收益率，逾期率好算的多，也不必用 0 作為分界線，取一個業(yè)務(wù)上合理的閾值就可以了。

你從來沒有關(guān)注過個體，而這卻是對的。

所以你常常會見過，風(fēng)控把一些正常行為攔截了，例如反復(fù)讓你校驗驗證碼、刷臉失敗、交易被拒絕、投保被拒等。

三、最重要的是數(shù)據(jù)

主流銀行貸款是需要提供很多很多信息的，在哪工作、收入、學(xué)歷、家庭情況、征信記錄等等，銀行對你的了解比你的親朋好友還多得多。如果你有貸款買房經(jīng)歷就知道了。

移動互聯(lián)網(wǎng)改變了世界。你的客戶是不是人你都說不準(zhǔn)，你的客戶就是數(shù)據(jù)。y=f(x)，你只有 x，沒有 y。

那么你需要什么數(shù)據(jù)呢？你想知道一個人會不會還錢，顯然需要知道他想不想還錢，需要知道他有沒有能力還錢。

離這些信息越近的數(shù)據(jù)越有效。而幾乎所有的數(shù)據(jù)都是有效的，又一個程度問題。收入高不高、學(xué)歷怎么樣、安裝了哪些 app、跟什么人通話，等等，幾乎一切都有用。

我們不需要 y 標(biāo)識每個人，我們不是用 X 來預(yù)測用戶的身份證號，我們只需要評估一個人會不會還錢。

四、因果關(guān)系很難，但相關(guān)關(guān)系很容易

上面隨意列出的數(shù)據(jù)，你都不敢說因為怎么樣所以怎么樣。這個人收入很高，所以不會逾期，這個邏輯如果是對的，那高收的人都要通過，低收的人都要拒絕。是收入高的這群人，整體風(fēng)險偏低。

前者說的是因果關(guān)系，后者是相關(guān)關(guān)系。我們從來不能很好地解釋，這群人逾期的原因是什么。我們擅長計算，這群人具備這些特性，他們的逾期水平比較高。

用數(shù)據(jù)去定義一個人，尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)時代，用海量的數(shù)據(jù)去定義一個人，我們找的是相關(guān)關(guān)系。數(shù)據(jù)維度非常多，數(shù)據(jù)分布非常稀疏，但因為你找的是一個相關(guān)關(guān)系，問題就變得可解，或者說容易解。

1000 個相關(guān)變量找出來的風(fēng)險度量，就很可靠，不容易被攻擊。而不是捏造一個高收數(shù)據(jù)，就可以獲得一筆貸款。

世界上不是所有有道理的事情都是因果關(guān)系的。

五、策略模型的工作其實很簡單

選擇一批樣本，也就是歷史用戶，定義出他們的好壞標(biāo)簽，也就是打上 label，關(guān)聯(lián)到他們的數(shù)據(jù)信息，也就是匹配特征，選用一個成熟的算法，也就是 xgb，訓(xùn)練一個模型，輸出一個概率對用戶進(jìn)行排序。建模工作就完成了。

圖像分類的經(jīng)典問題貓狗識別，是識別一張圖片是貓是狗，我們也是用一個人的數(shù)據(jù)信息，識別一些東西。當(dāng)然，我們不是識別是人非人，而是識別是不是一個“好人”。

應(yīng)用時，獲取用戶申請時的那些數(shù)據(jù)信息，用訓(xùn)練得到的模型，計算出用戶的風(fēng)險概率，參考?xì)v史用戶的風(fēng)險水平，做出拒絕還是通過的決策。這就是策略應(yīng)用了。

模型開發(fā)時我們總在關(guān)心模型效果，但當(dāng)模型開發(fā)完后，最重要的是穩(wěn)定性。沒有策略會盯著模型分的變動反復(fù)調(diào)整閾值的。有問題的信息千萬不要用。監(jiān)控一切容易，響應(yīng)一切難。

簡而言之，言而簡之，風(fēng)控就是用你能拿到的信息綜合計算出一個風(fēng)險度量。

所以風(fēng)控的這些工作，無非是去拿信息、去加工信息、去計算風(fēng)險、去找到一個盡可能優(yōu)的方程式。

六、結(jié)語

最好情況是到這兒時，你發(fā)現(xiàn)風(fēng)控就是這么回事了，然后你會去想：

• y 需要怎么定義呢；
• 能接入哪些數(shù)據(jù)呢；
• 風(fēng)控模型怎么建呢；
• 有哪些模型要建呢；
• 策略又怎么制定呢；
• 什么時候做風(fēng)控呢；
• ……

等等。而這些，其實，我都已經(jīng)寫過了。

知識體系的構(gòu)建，就跟蓋房子是一樣的，框架形成后，往里面填充必備的組件，忽然就變得容易又可控。

希望上面的一些邏輯思考，能給一些朋友一點啟發(fā)。當(dāng)然了，我自己也是小白，認(rèn)知不可能全面，互相學(xué)習(xí)而已。