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在大數據時代，風控領域正經歷著前所未有的變革。從風險標簽的重新定義到建模過程的革新，再到征信數據的局限性，文章為我們揭示了在快速變化的金融環境中，如何以新的思維方式應對風控挑戰。

我發現很多人喜歡用很老的理論來指導實踐，說要怎么做怎么做，但其實這個怎么做是過時的。那些做法不是定理，也談不上原則，只是慣例，慣例不符了就不能盲目遵守。沒錯，我是在說風控。

別人告訴你要做什么不重要，重要的是你想要做什么。你看，做人和做風控是一樣的。

本文接下來說的具體而細節的東西，遠遠沒有上面兩段話重要，如果你能真正理解的話。???

我要說的新思路并不是什么大不了的東西，只是相對所謂的傳統所謂的慣例那些老古董而言，它有一點點不一樣。我并不能給當下的大數據風控指出一條嶄新的道路。如果沒有外來文明入侵的話，基于我的認識，沒有這樣的路。

1、風險標簽不要光看滾動率、vintage，看你要干什么，產品特性、業務目標、數據可用性等，需要短期就短期，需要長期就長期。

2、建模過程不要老想著邏輯回歸評分卡那套篩選，邏輯回歸是那樣做，但是機器學習模型不需要那樣做，保證結果的穩定性就可以了，復雜系統會以你無法理解的方式解決你擔心的問題。

3、征信數據會越來越沒用，因為人人都是多頭，下沉用戶得用互聯網平臺數據。?在社會范圍內找聰明的學生，按學校去找就可以了，在一個學校里去找，得看別的。??????????????

4、iv<0.02怎么了，iv>0.5又怎么了，誰告訴你不能用？貸中行為變量iv值大的多了去了，下沉客群iv值大的都沒有，模型不做了嗎？

5、額度策略看收入負債，這當然很嚴謹，但收入取不到、負債算不準，沒有就不用了唄。消費現金貸誰的收入負債你算得準，誰的收入負債不會變。??????????????引入不準的東西來解決精細化的東西，大多數都不可行。??????

6、上一條，你可以說我在點拒絕推斷。推斷拒絕樣本表現永遠是推斷，不是準確的，用來建模試圖提升效果就是to be or not to be的問題。其實你怎么建模都可以，沒有人真正關心模型是怎么建的，效果穩定地好就行。但是你不能用虛構的樣本去評估，那樣，你改變了問題。

7、第二條，可以接著說說分群建模。針對性分客群建模，當然有用，但是復雜模型可以一定程度上解決這個問題。再加上，如果你認可遷移學習的話，遷移學習的作用在整體建模之內。

……

我才寫了這么幾點就開始既不想想，也不想寫了。我發現本質上我寫風控并不是為了寫風控，它只是一種載體，我寫的是我的某種幽默和孤高的情緒。這句話是應該寫在日記里的，但也可以say it out loud，畢竟卡夫卡日記都被發表。

我想到了馬斯克。最有錢，最有創造力，最有影響力。要是活成馬斯克，四十歲就死也可以?。?/p>

又順便想到了第一性原理。不是每個步驟都得自己從第一性原理重新推導和測試，但是有必要的時候，對這個部分產生質疑。

在風控領域，策略也好，模型也好，行得通不麻煩不緊要的慣例遵守就遵守，行不通或者很麻煩或者不該做的做法，先質疑它。??????????????????

自然而然，我們可以聊一聊風控的本質。

最近，銀行放貸的同志們紛紛表示：但凡急著找我借款的我都不敢貸給他，但凡我覺得優質的客戶都不想借錢；以前拼命拉存款，現在大額存單要限額；反正你想要的東西我永遠沒有，我想給你的你永遠不想要。

風控的作用是，match那些本不match的東西，還是，match那些本就match的東西？??????

加繆寫過：在火車上，我看見一對年輕的情侶。兩個人都長得不好看。女孩拉著男孩，笑吟吟的，撒嬌，撩撥他。而男孩，兩眼無神，因為在大庭廣眾之下被一個他并不引以為傲的女人愛著而感到窘迫。??

這話可以回答上面的問題。