大数据风控用了什么模型?有效性如何?

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匿名用户   2018-10-15 23:20   5772   10
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10 个回复

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巩开学  1级新秀 | 2018-10-15 23:20:27 发帖IP地址来自
我也在帮朋友公司找一位风控建模和数据开发方便的专家工程师,看了大家的回复觉得大神不少呢,有意者私聊
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lynnrichie  4级常客 | 2018-10-15 23:20:28 发帖IP地址来自
涉及到欺诈这块社交网络,大家是如何实现社交图谱反欺诈的呢
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萧鸣  3级会员 | 2018-10-15 23:20:29 发帖IP地址来自
只能对量化信用风险做一些历史数据的参考。别忘了信用风险只是全面风险的一小部分
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达达的马蹄  1级新秀 | 2018-10-15 23:20:30 发帖IP地址来自
我国信用体系并不完善,风控还得靠人
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讨厌红楼梦  4级常客 | 2018-10-15 23:20:31 发帖IP地址来自
个人以为可以尝试,不可以依赖。
7#
程金光  1级新秀 | 2018-10-15 23:20:32 发帖IP地址来自
针对作者的问题,以个人从事的小贷行业为例说明。
1.风控具体指的是什么?
风控叫风险控制,有时也称风险管理。
信贷行业一般包含欺诈风险和信用风险,欺诈指故意骗贷,没有还款意愿。信用风险指各种原因未能按期偿还,有还款意愿但暂时不具备还款能力。具体会有通过率和逾期率,坏账率等指标来衡量。
风控中的数据、特征、算法分别有哪些?
数据:
数据方面包含借款申请人填写的基本资料,通讯录,通话记录和其他运营商数据,以及在其他第三方平台提供的黑名单和其他借贷平台借贷还款数据,和app抓取的手机数据,有些还包含人行征信,社保公积金工资银行流水等数据,针对不同额度和客群需要用户填写和授权的资料不一样。
特征:
特征主要从上面原始数据衍生出一些变量或者第三方公司输出的变量,通常需要根据iv值等指标进行筛选,才能加入模型。
算法:
常用的有logistic回归和xgboost


具体的风控应用案例有哪些?
申请评分卡,催收评分卡,风险定价等
风控的评估效果如何?
一般模型会以ks值和auc作为评价指标,ks大于0.4,auc大于0.8为优,但指标过高也要评估模型是否过拟合。
然后还有信贷行业的通过率和逾期率,现金贷行业通过率10%至30%,
首逾15%至40%,坏帐4%至15%不等,
相关指标根据不同时期市场环境和企业风控水平浮动。


风控过程中得注意点?
小额现金贷最主要的是欺诈风险和多头。逾期后以电话催收为主,所以要从通讯录和运营商数据深挖特征,减少用户逾期失联带来的催收困难。


最后:
风控不是风险越低越好,而是要控制在一个合理水平,根据不同风险对客户(额度,期限,费率)进行定价。
风险管理是手段,盈利最大化才是目的。
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天创信用  4级常客 | 2018-10-15 23:20:33 发帖IP地址来自
想了解的话欢迎来看看哦~

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qsdemm  2级吧友 | 2018-10-15 23:20:34 发帖IP地址来自
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看看而已  3级会员 | 2018-10-15 23:20:35 发帖IP地址来自
正准备找一个大数据风控建模数据分析负责人,有意向的朋友可私下聊哟。
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Wei Zhang  2级吧友 | 2018-10-15 23:20:36 发帖IP地址来自
各位前辈讲的真好。。。
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