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    [ 互金 ] 風(fēng)控是門藝術(shù) AI搶不走從業(yè)者的飯碗

     

     

     

     

    2017-03-21 14:40:54

    很多人認為,風(fēng)控工程師們只需要精通數(shù)學(xué)和技術(shù),就能搭建起完美的風(fēng)控系統(tǒng)。而由于計算機精于計算,編程語言更是計算機原生的溝通語言,因此他們認為風(fēng)控一職會很快被AI取代。    

    但在我看來,風(fēng)控是一門技術(shù),更是一門藝術(shù)。未來很長時間內(nèi),風(fēng)控這一職業(yè)只能由人類主導(dǎo)。

    搬起小板凳!準(zhǔn)備聽課啦——

    前瞻性是風(fēng)控的試金石

    在計算機出現(xiàn)之后的一段時間,我們習(xí)慣于利用計算機來處理數(shù)據(jù),生成模型、策略,這對風(fēng)控的前瞻性原則產(chǎn)生了沖擊。    

    但風(fēng)控本質(zhì)是保障業(yè)務(wù)在合規(guī)的情況下能可持續(xù)發(fā)展。這要求風(fēng)控必須向前看,也要求風(fēng)控在很長的時間內(nèi)保持穩(wěn)定。而現(xiàn)階段的AI強在海量數(shù)據(jù)的分析整合歸納。需要明確的是,一切數(shù)據(jù)都是采集于已發(fā)生的歷史事件,這導(dǎo)致機器學(xué)習(xí)很難以預(yù)見未來。    

    要打造具有前瞻性的風(fēng)控系統(tǒng),很大程度上依靠工程師的經(jīng)驗與腦洞,但也有一些套路。 

    ?明確業(yè)務(wù)目標(biāo),風(fēng)控最終目的是為了業(yè)務(wù)正常開展,因此在構(gòu)建風(fēng)控策略和模型之前,首先要明確的是我們要達到什么目標(biāo),解決一個什么業(yè)務(wù)問題。目標(biāo)決定了如何驗證風(fēng)控系統(tǒng)的有效性,也決定了我們要在什么人,哪些時間段去選擇數(shù)據(jù)。

    ?盡量使用有以下三大要素的數(shù)據(jù):

    1)代表性:大多數(shù)的風(fēng)控模型都是用在獲客環(huán)節(jié),那我們在建模事所用的數(shù)據(jù)需要針對接下來幾個月,從特定渠道的獲客人群的特征。例如從客戶端和從支付寶獲取的用戶,特征是完全不同的;

    2)穩(wěn)定性:特征數(shù)據(jù)所指向的特征一旦發(fā)生改變,風(fēng)控也就隨之失效。為了讓系統(tǒng)能在長時間內(nèi)保持有效,必須保證數(shù)據(jù)指向的穩(wěn)定性;

    3)可使用性:這一點常被忽略。舉個例子,在Capital One的時候,我們在一次數(shù)據(jù)分析后,發(fā)現(xiàn)一些和電話號碼相關(guān)的信息在風(fēng)控當(dāng)中非常的有用。但在事后發(fā)現(xiàn),依據(jù)這一數(shù)據(jù)搭建的策略在真實環(huán)境中完全不能用。原因在于,我們在獲客階段不會獲取用戶的手機號,這導(dǎo)致策略輸出的結(jié)果全都是missing。?在搭建風(fēng)控系統(tǒng)時,很多數(shù)據(jù)可能是缺失的。這個時候,我們要有測試的概念。具體的過程是謹(jǐn)慎設(shè)計測試方案,在保證風(fēng)險可控的情況下做小流量的測試,快速迭代模型直至系統(tǒng)穩(wěn)定。 

    全局觀必不可少

    許多機構(gòu)可能認為風(fēng)控只在獲客環(huán)節(jié)產(chǎn)生影響,但實際上,風(fēng)控牽一發(fā)而動全身。你一旦將壞的用戶引入到產(chǎn)品,可能會影響資金安全,影響催收,反過來口碑的下降又會影響獲客。   

    為了實現(xiàn)全局觀,我們可以從以下三個要素進行考慮。?客戶群。    

    在新的業(yè)務(wù)或新的產(chǎn)品上線之前,應(yīng)該先考慮用戶群的特征,我們的產(chǎn)品是針對B端還是C端,受眾的畫像、偏好、屬性都是什么??

    業(yè)務(wù)模式/場景。我們的業(yè)務(wù)是無抵押現(xiàn)金貸、信用卡還是分期分期,這些業(yè)務(wù)的風(fēng)險點都不一樣。?外部環(huán)境因素/宏觀因素。    

    我國的現(xiàn)金貸剛剛起步,往往會忽視這一重要的因素。而對于難以理解人類社會運行規(guī)律的人工智能來說,這一要素更是難以運用在風(fēng)控技術(shù)中。

    目前看來,外部宏觀因素包括社會就業(yè)情況、利率、多頭借貸率、監(jiān)管程度。這些都會在很大程度上影響金融產(chǎn)品的風(fēng)控數(shù)據(jù)。    

    為了應(yīng)對極端的外部環(huán)境情況,我們將壓力測試作為常規(guī)化手段。我們會考察在比較良好的環(huán)境下我們的風(fēng)險狀況,然后在利率翻倍或者多頭借貸率之前加一個系數(shù),再來看風(fēng)險是否可承受。

    破除常規(guī)的洞察力是基本素質(zhì)

    好的風(fēng)控人要勇于接受挑戰(zhàn)及自我挑戰(zhàn),這樣才能快速糾錯,洞察先機。這一能力需要對消費者行為的深刻洞察,對其心理的全面解讀,目前的人工智能尚不具備這一能力。    

    中國的風(fēng)控往往集中在逾期壞賬控制這一個點。但更多的時候我們需要采取換角度思考的方式,發(fā)掘更多的消費者價值。舉例來說,某些用戶可能出現(xiàn)破產(chǎn),我們通常認為這樣的用戶是非優(yōu)質(zhì)的,但這些破產(chǎn)用戶中的一部分,之前都是比較成功的企業(yè)家,個人素質(zhì)很高。在破產(chǎn)導(dǎo)致信用體系崩塌后,他們急需重新建立自己的信用體系,他們的風(fēng)險反而會更高。    

    現(xiàn)在的金融往往喜歡一刀切,而缺少了這種洞察后的人性關(guān)懷。這種人性關(guān)懷會讓客戶的體驗更好,通過率和申請會增加,又不會降低風(fēng)控的能力。    

    當(dāng)然,風(fēng)控還有許多其他的層面會體現(xiàn)其藝術(shù)性,如既要求簡潔又要求有效,充滿各種隱藏的規(guī)律可以提高效率,這些都是人工智能在近期難以實現(xiàn)的。

    琥珀金融幫

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