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

 

 

 

 

2017-03-21 14:40:54

很多人認(rèn)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(jì)算機(jī)精于計(jì)算,編程語(yǔ)言更是計(jì)算機(jī)原生的溝通語(yǔ)言,因此他們認(rèn)為風(fēng)控一職會(huì)很快被AI取代。    

但在我看來(lái),風(fēng)控是一門(mén)技術(shù),更是一門(mén)藝術(shù)。未來(lái)很長(zhǎng)時(shí)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(tīng)課啦——

前瞻性是風(fēng)控的試金石

在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之后的一段時(shí)間,我們習(xí)慣于利用計(jì)算機(jī)來(lái)處理數(shù)據(jù),生成模型、策略,這對(duì)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(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)保持穩(wěn)定。而現(xiàn)階段的AI強(qiáng)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(jī)器學(xué)習(xí)很難以預(yù)見(jiàn)未來(lái)。    

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(yàn)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(kāi)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(dá)到什么目標(biāo),解決一個(gè)什么業(yè)務(wù)問(wèn)題。目標(biāo)決定了如何驗(yàn)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(shí)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?cè)诮J滤玫臄?shù)據(jù)需要針對(duì)接下來(lái)幾個(gè)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(zhǎng)時(shí)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(diǎn)常被忽略。舉個(gè)例子,在Capital One的時(shí)候,我們?cè)谝淮螖?shù)據(jù)分析后,發(fā)現(xiàn)一些和電話號(hào)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(shí)環(huán)境中完全不能用。原因在于,我們?cè)讷@客階段不會(huì)獲取用戶的手機(jī)號(hào),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(shí),很多數(shù)據(jù)可能是缺失的。這個(gè)時(shí)候,我們要有測(cè)試的概念。具體的過(guò)程是謹(jǐn)慎設(shè)計(jì)測(cè)試方案,在保證風(fēng)險(xiǎn)可控的情況下做小流量的測(cè)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(jī)構(gòu)可能認(rèn)為風(fēng)控只在獲客環(huán)節(jié)產(chǎn)生影響,但實(shí)際上,風(fēng)控牽一發(fā)而動(dòng)全身。你一旦將壞的用戶引入到產(chǎn)品,可能會(huì)影響資金安全,影響催收,反過(guò)來(lái)口碑的下降又會(huì)影響獲客。   

為了實(shí)現(xiàn)全局觀,我們可以從以下三個(gè)要素進(jìn)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(duì)B端還是C端,受眾的畫(huà)像、偏好、屬性都是什么??

業(yè)務(wù)模式/場(chǎng)景。我們的業(yè)務(wù)是無(wú)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(xiǎn)點(diǎn)都不一樣。?外部環(huán)境因素/宏觀因素。    

我國(guó)的現(xiàn)金貸剛剛起步,往往會(huì)忽視這一重要的因素。而對(duì)于難以理解人類社會(huì)運(yùn)行規(guī)律的人工智能來(lái)說(shuō),這一要素更是難以運(yùn)用在風(fēng)控技術(shù)中。

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

為了應(yīng)對(duì)極端的外部環(huán)境情況,我們將壓力測(cè)試作為常規(guī)化手段。我們會(huì)考察在比較良好的環(huán)境下我們的風(fēng)險(xiǎn)狀況,然后在利率翻倍或者多頭借貸率之前加一個(gè)系數(shù),再來(lái)看風(fēng)險(xiǎn)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(cuò),洞察先機(jī)。這一能力需要對(duì)消費(fèi)者行為的深刻洞察,對(duì)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(guó)的風(fēng)控往往集中在逾期壞賬控制這一個(gè)點(diǎn)。但更多的時(shí)候我們需要采取換角度思考的方式,發(fā)掘更多的消費(fèi)者價(jià)值。舉例來(lái)說(shuō),某些用戶可能出現(xiàn)破產(chǎn),我們通常認(rèn)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(gè)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(xiǎn)反而會(huì)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(huì)讓客戶的體驗(yàn)更好,通過(guò)率和申請(qǐng)會(huì)增加,又不會(huì)降低風(fēng)控的能力。    

當(dāng)然,風(fēng)控還有許多其他的層面會(huì)體現(xiàn)其藝術(shù)性,如既要求簡(jiǎn)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(shí)現(xiàn)的。

琥珀金融幫

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