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風(fēng)控決策引擎一定程度上可以看作是規(guī)則的集合，也因此，策略同學(xué)需要更加了解風(fēng)控規(guī)則的制定原則。那么，如何制定原則？如何理解策略一側(cè)需掌握的核心能力？本篇文章里，作者結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)發(fā)表了他的看法，一起來看一下。

互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融領(lǐng)域，每一筆貸款都是風(fēng)控決策引擎的結(jié)果，而風(fēng)控決策引擎本質(zhì)上是一系列規(guī)則的集合。

風(fēng)控規(guī)則也叫做風(fēng)控政策、風(fēng)控策略。欺詐、盜號、作弊、套現(xiàn)以及營銷活動(dòng)惡意刷單、惡意搶占資源等都是風(fēng)險(xiǎn)，都需要復(fù)雜但高效的規(guī)則引擎。

這里我們只關(guān)注信貸風(fēng)控。

一、如何制定規(guī)則

風(fēng)控規(guī)則的制定原則：

1. 監(jiān)管層面的原則：國家監(jiān)管規(guī)定的客群不能放；
2. 公司層面的原則：老板說不能放的客群也不能放；
3. 風(fēng)控層面的原則：業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)、專家經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)分析和模型認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)高的不能放。

1. 監(jiān)管層面

監(jiān)管會約束機(jī)構(gòu)禁止對未成年發(fā)放貸款，執(zhí)行起來，準(zhǔn)入規(guī)則就會強(qiáng)制要求用戶年齡大于等于 18 周歲。

學(xué)生貸也會有較多監(jiān)管要求，因?yàn)閷W(xué)生群體大多沒什么穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)收入來源，按時(shí)還款的能力不足，容易滋生過度借貸和詐騙。

3. 公司層面

準(zhǔn)入通常也會設(shè)定一個(gè)年齡上限，例如 60 歲。設(shè)定年齡上限往往是出于輿論的考慮，老年人貸后事故可能會更大，例如遇到催收反應(yīng)過激。這一般并不在監(jiān)管范疇，而是公司層面的原則。

高危地區(qū)也是如此，某些區(qū)域歷史上出現(xiàn)過集中詐騙，為了防止被團(tuán)伙攻擊，在公司層面直接不對這些高危地區(qū)準(zhǔn)入的做法也是存在的。

另外，公司也會規(guī)定同一申請人被拒絕一個(gè)月內(nèi)不能再次申請借款。這是因?yàn)槎虝r(shí)間內(nèi)用戶的信息不會發(fā)生明顯變化，用戶的風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果不會前后差異過大，前次被拒絕，再次評估往往還會被拒絕。而評估一個(gè)人是有成本的，低效地去重復(fù)查詢數(shù)據(jù)是不可取的。

4. 風(fēng)控層面

根據(jù)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，制定欺詐類、黑名單類、多頭類、信用不良類的強(qiáng)規(guī)則是不言而喻的。

欺詐主要可分為一方欺詐和三方欺詐。一方欺詐是指申請人自身的欺詐行為；三方欺詐是第三方盜用、冒用他人身份進(jìn)行欺詐，申請者本人并不知情，比如團(tuán)伙利用非法收集的身份證進(jìn)行欺詐。

其實(shí)還有兩方欺詐，是內(nèi)部人員勾結(jié)的欺詐，一般不在考慮范圍。

一方欺詐往往較難定義，它跟信用不良的表現(xiàn)結(jié)果無二?？梢韵闰?yàn)地設(shè)置一些專家判斷，例如手機(jī)號入網(wǎng)時(shí)長一般限制最小值為 6 個(gè)月或 12 個(gè)月。新號來注冊申請，顯然更可能是欺詐騙貸，當(dāng)然這些規(guī)則很容易被擼口子大軍繞過。道高一尺，魔高一丈。

人臉識別顯然是一個(gè)很有效的三方欺詐防控的辦法，但也是一個(gè)很笨重很傷用戶體驗(yàn)的辦法。三方欺詐防控更大程度地依賴于大數(shù)據(jù)挖掘，盜用冒用在設(shè)備行為和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)上一般是有跡可循的?；诖髷?shù)據(jù)的反欺詐模型是風(fēng)控中重要的內(nèi)容之一。

黑名單一般分產(chǎn)品內(nèi)部黑名單和行業(yè)外部黑名單，內(nèi)部黑名單指的是歷史用戶中的欺詐用戶和嚴(yán)重征信不良用戶，外部黑名單指的是三方數(shù)據(jù)提供的命中信貸逾期名單或法院執(zhí)行名單或其他高風(fēng)險(xiǎn)的用戶。黑名單防控和一方欺詐有交叉重疊。

命中黑名單的客群一般會直接拒絕。業(yè)務(wù)持續(xù)發(fā)展過程中，黑名單客群數(shù)量可能積累過大，這往往是由于入黑規(guī)則過于嚴(yán)格，誤殺會較嚴(yán)重。將其根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)差異再拆分黑名單和灰名單是必要的，對灰名單用戶可以測試放開。從而實(shí)現(xiàn)名單優(yōu)化。

多頭指的是用戶在多家平臺借款，存在借新還舊、以貸養(yǎng)貸的風(fēng)險(xiǎn)。用戶也許能夠從其他平臺借到款來還自己平臺的款，但對任何單一平臺來說，賭自己不會成為受害方就跟賭比特幣自己不接盤一樣，不是風(fēng)控該允許的做法。

行業(yè)的共識就是制定多頭規(guī)則。多頭指標(biāo)往往是制定成可變規(guī)則，因?yàn)槎囝^是一個(gè)程度問題，閾值可以調(diào)整，多頭規(guī)則是整個(gè)風(fēng)控規(guī)則中調(diào)整頻率比較高的。

實(shí)際上，基于數(shù)據(jù)分析的規(guī)則制定是方便易行的。基于特征庫，挑選出一些風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分度高的變量是一個(gè)單變量分析的過程。只要遵循三個(gè)指標(biāo)，準(zhǔn)確率、召回率和穩(wěn)定性，就能找出有效可用的規(guī)則集。

準(zhǔn)確率是說命中的人當(dāng)中壞用戶占比要盡量高。

召回率指的是命中的壞用戶要足夠多，一條規(guī)則只找出了幾個(gè)人，即使都是壞人，也沒有意義。

穩(wěn)定性當(dāng)然很重要，命中的人數(shù)、命中的人當(dāng)中壞用戶占比，都需要持續(xù)穩(wěn)定。否則要頻繁跟蹤調(diào)整。

需要說明的是，模型也可以理解成一條規(guī)則，只不過它是將許許多多的弱變量組合成一個(gè)強(qiáng)變量。強(qiáng)變量用于規(guī)則，弱變量用于模型。

他們的本質(zhì)都是將用戶分層，方便我們將用戶一分為二，將其通過或拒絕。

對于一些可變規(guī)則，應(yīng)定期檢測規(guī)則的時(shí)效性，有些規(guī)則是經(jīng)常需要更新的。另外還需要保密，尤其是反欺詐規(guī)則。

二、策略的核心能力

說說策略同學(xué)的關(guān)鍵技能。

業(yè)務(wù)總會不斷對策略進(jìn)行迭代優(yōu)化，這往往也導(dǎo)致策略體系過于龐雜，怎么樣從龐雜的體系中分清輕重緩急是策略同學(xué)的核心能力。

如果推倒重來要怎么做？給一家新公司業(yè)務(wù)做策略顧問你要怎么做？這些都不是照搬現(xiàn)有體系能夠解決的。設(shè)想下，假如需要你去做風(fēng)控能力輸出，從 0 開始制定一套風(fēng)控流程。你會怎么做？

決策引擎是一套決策流程，它的要素組成是規(guī)則清單和規(guī)則被執(zhí)行的順序。前者要求全面且高區(qū)分性，后者對成本優(yōu)化至關(guān)重要。

為了使風(fēng)控輸出的規(guī)則保持清晰有效，既需要考慮規(guī)則變量提取的易行性，又要考慮規(guī)則執(zhí)行的必要性。命中低、難執(zhí)行、成本高是失敗規(guī)則的常見特點(diǎn)。重復(fù)命中也是策略體系中常見的問題。

規(guī)則清單制定完成后，需要?jiǎng)討B(tài)監(jiān)控每條規(guī)則命中的人數(shù)。不同時(shí)期激活的規(guī)則可能不一樣，也就是說，可能其中一部分是激活狀態(tài)，另一部分是抑制狀態(tài)。動(dòng)態(tài)調(diào)整規(guī)則的閾值，以及激活抑制的狀態(tài)，是很有必要的。

例如，某些月份的逾期相對較高，新增了一些規(guī)則，后期監(jiān)控到這些規(guī)則發(fā)現(xiàn)其區(qū)分能力明顯下降，就應(yīng)該適當(dāng)取消。

不管是規(guī)則還是模型，一定會有很多誤殺，但誤殺是允許的，因?yàn)橘J款本金的損失往往是利息收益的幾十甚至數(shù)百倍。

平衡決策對通過率的影響和對風(fēng)險(xiǎn)的影響，對成本的影響和對收益的影響，是風(fēng)控策略從業(yè)者需要培養(yǎng)的職業(yè)嗅覺。

三、多頭規(guī)則實(shí)例

多頭借貸在策略上一般作為拒絕維度參與到整個(gè)風(fēng)控流程中。不同機(jī)構(gòu)、不同信貸產(chǎn)品、不同場景，對于多頭借貸的拒絕線劃分都是不一樣的。

如何找到當(dāng)下最適合的多頭借貸拒絕線，是風(fēng)控策略分析人員工作中的核心任務(wù)。

我們找個(gè)合適的變量來看看統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，下面是“近一年在互金機(jī)構(gòu)查詢次數(shù)”的結(jié)果。

以上，如果我們采用寬松政策，可以將閾值定為大于等于 2 作為拒絕線，這樣拒絕率只占 3.2%，被排除的用戶壞賬率更高。

而如果我們采用嚴(yán)格政策，可以改為大于 0 則拒絕，這樣拒絕率增加為 10%，被拒絕的用戶相比通過用戶仍然顯著要高。

這兩個(gè)規(guī)則都是有效的，實(shí)際業(yè)務(wù)中采用什么樣的閾值取決于公司的政策。從嚴(yán) or 從寬。

當(dāng)然，最頂層的目標(biāo)是利潤最大化。

值得說明的是，多頭數(shù)據(jù)往往覆蓋率有限，體現(xiàn)在變量取值上是 0 值占比過高，這個(gè)時(shí)候便可以考慮取大于 0 的部分來做多頭排黑規(guī)則。

如果單變量不具備足夠強(qiáng)的區(qū)分能力，組合多個(gè)變量是另一種策略制定方法。下面是兩個(gè)變量的交叉結(jié)果，兩端的 11.6%和 6.3%的風(fēng)險(xiǎn)組合起來能得到 15.5%的風(fēng)險(xiǎn)，這個(gè)也許就能滿足一條規(guī)則上線的要求。

利用決策樹制定更多變量更豐富的交叉組合可以得到更有效的規(guī)則。

多頭變量除了用于制定強(qiáng)規(guī)則直接去拒絕用戶外，還以為作為軟規(guī)則用于客群劃分。多頭嚴(yán)重或者不嚴(yán)重區(qū)分出來后，再結(jié)合其他維度的風(fēng)險(xiǎn)評估交叉使用。

國內(nèi)缺的從來不是策略，而是將策略貫徹的決心與環(huán)境。

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