寫給風控小白的入門指南
本文將探討為何在當前環境下,傳統的知識傳授方式不再是首選,以及如何利用現代技術手段,特別是人工智能,來構建自己的知識體系和解決實際問題的能力。
為什么我不寫風控的基礎知識?
就是那些什么概念是什么,計算公式是什么,代碼實現如何如何,應用案例有什么的問題。
基礎知識都沒有寫的必要了。
以前你要檢索到你想了解的知識點,一般需要看多個博客或者貼子或者回答或者百科,現在ai可以幫你檢索總結歸納,這比一般人寫的書好用多了。
實際上,最好的學習基礎知識的辦法是,也就是說入門一個行業的辦法是,你去想辦法搞定一個目錄,然后自行去問ai,和ai對話直到你搞明白那些知識點。最好的學習辦法不是找到一本書看一遍,而是自己寫一本書,借助ai。當然,你不用產出這個實體。這很顯而易見,不是暴論。
至于怎么搞定目錄,你可以檢索一些東西,去建立一些感覺,更快捷的辦法是網上找一些課程(我沒讓你付費)做參考,然后整理出一套你覺得可以的目錄。甚至,這個問題本身你可以也問ai啊。
一、基本知識
- 消費貸、現金貸
- 個人消費貸、小微企業貸
- 自營、助貸、聯營
二、產品要素
- 額度
- 定價
- 期數
- 還款方式
三、風險類別
- 欺詐風險:一方欺詐、三方欺詐
- 信用風險:還款能力、還款意愿
四、資產指標
- 時點余額、新增放款額
- 資產收益率,風險成本、資金成本、獲客成本等,盈虧線
五、運營指標
- 轉化率:點擊、申請、通過、用信???????
- 通過率:授信、用信,加一個催回率吧???????????
- 各種率:復借率、入催率、不良率、額度使用率……
- 客群質量:各種分布、psi
- 久期
六、風險指標
- fpd
- dpd:M1、M2、M3……
- 年化風險
- 時點不良率、新發不良率
七、效果指標
- iv
- auc
- ks
- lift
八、標簽分析
- vintage
- 滾動率
九、模型策略算法
- 邏輯回歸??????
- 決策樹
- 梯度提升樹、神經網絡等??
- 交叉矩陣分析法
十、階段
- 貸前:反欺詐、審批、額度、定價???
- 貸中:調額調價,交易攔截,止付清退???????
- 貸后:催收?
十一、策略和模型
- 策略:分群、評級????????
- 模型:A卡、B卡、C卡、F卡????
- 兩者差異點
十二、數據
- 黑名單
- 征信報告
- 三方數據
- 內部行為數據
十三、其他
- 多頭:是什么,有什么特點和影響?????
- 分數校準:是什么,為什么做,怎么做
- 普惠金融:是什么,普在哪,惠在哪,挑戰在哪
以上,列了很多名詞,我第一感覺還是列得太簡單了。
但你不只是要了解這些名詞,還包括在這些基礎知識背后無限延伸的知識點,例如訓練、測試、驗證,例如過擬合、欠擬合,例如需求提出、方案設計、開發、驗證、應用、部署、監控和迭代……實際上,很多名詞都可以展開成一本書,這么看也還行。
很多人喜歡要代碼,很好笑。實際上,ai隨時可以告訴你,你既不用搜集收藏,你只是需要知道那個知識點,知道那么回事,真的要代碼的時候,問ai就行了,何必找自己的收藏呢?
還是舉舉例子吧,要謙卑要有耐心。
例如,評分卡建模要先進行變量篩選,缺失率、psi、iv、相關系數、多重共線性等等,這些概念是什么,常見閾值是什么,為什么是這個閾值或者說這個閾值代表著什么,代碼怎么實現,搞清楚這些,最好的辦法是什么?問ai,要什么書?
例如,ABCF卡是什么?區別在哪里?對應的特征是什么?標簽是什么?應用場景是什么?問ai。
例如,策略和模型分別是干什么的?相同點在哪,差異點在哪?問ai。
唯一有一個難點是,要想擅長提問,要很會觀察。因為真正的知識有很多細節,你忽略了細節,就相當于無知。
例如前面ABCF卡,你光問是什么、怎么做是不夠的,真實項目不是一個kaggle比賽,你哪來的y,你的特征在哪里?甚至,樣本選擇有沒有講究,效果大概是多少,是不是不同的場景都不太一樣,你做出來的ks是10怎么辦,30怎么辦,50怎么辦?你總要別人提醒你,怎么著怎么著,你就希望從書里看到別人說:It’s worth noting that …看到好多notes了吧,但因為不是你自己想的,過眼就成云煙了吧。
發現了沒有,你真正需要做的是什么?是提出問題,一般的書不教你這一點。作者不一定很懂行,更不一定懂教書,他們做的只是匯總信息,而這一點意義都沒有。
當你真的懂提問的時候,你才入了行,然后才能感悟到一些東西。你越強,越能懂我強。
好了,雖然你可能極度失望,心想看了個寂寞。但事實上,至少你知道了第一個你需要解決的問題:搞定目錄。這很重要,你解決了一系列問題然后成為了專家,而不是買了幾本書收藏了幾篇文章。
專欄作家
雷帥,微信公眾號:雷帥快與慢,人人都是產品經理專欄作家。風控算法工程師,懂點風控、懂點業務、懂點人生。始終相信經驗讓工作更簡單,繼而發現風控讓人生更自由。
本文原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載。
題圖來自 Unsplash,基于CC0協議。
該文觀點僅代表作者本人,人人都是產品經理平臺僅提供信息存儲空間服務。
- 目前還沒評論,等你發揮!