編輯導(dǎo)語：如今市場變化多端，做好風(fēng)控對于公司來說是非常重要的。本篇文章中作者結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，探討了很多小貸公司風(fēng)控總搞不好這個問題。希望對你有所幫助，感興趣的小伙伴們快一起來看看吧。
風(fēng)控本身的邏輯、技巧、心得我已經(jīng)說了不少了，如果你沒有什么感受，要么是你沒好好看，要么是你接觸的還不夠多，要么是我說的不夠好。最后一個要么發(fā)生的概率肯定是極低的。
我們這次聊聊行業(yè)內(nèi)的一些事情。主要是想探討下很多小貸公司風(fēng)控總搞不好這個問題。
大的消金機(jī)構(gòu)，背靠大廠有海量數(shù)據(jù)的，用自有的數(shù)據(jù)建模，模型隨時迭代都行，一般不會有什么問題。當(dāng)然這些機(jī)構(gòu)也是要用外部數(shù)據(jù)的，分開用就行。
而幾乎所有的小貸公司，除了在app端搜集一些信息，沒有什么數(shù)據(jù)可用，只能接入三方數(shù)據(jù)。
怎么評估一個三方數(shù)據(jù)的效果呢？
最方便的辦法當(dāng)然是，圈定一個樣本，一個數(shù)據(jù)源一個數(shù)據(jù)源往里面加去計(jì)算增益，簡單說就是去算加入一個數(shù)據(jù)源KS提升了多少。
這個做法本身沒有什么問題。
但事實(shí)是，絕大多數(shù)小貸公司都會陷入一個困境，就是引入一個新的數(shù)據(jù)源，測試效果好好的，一上線對通過率、壞賬率一點(diǎn)提升都沒有，甚至常常出現(xiàn)負(fù)面影響。
那是什么地方出問題了呢？
這種做法是只知其一不知其二。不得不說，這個領(lǐng)域雖很成熟，但大家都在一成不變地套用經(jīng)驗(yàn)和辦法。終局是死局。
01
我們都知道，投資理財(cái)有三種策略，保守型、冒險(xiǎn)型和組合型，所有人都告訴你組合型的回報(bào)是最高的。
大家有沒有想過，這是為什么呢？
如果組合型只是一半保守型 一半冒險(xiǎn)型，為什么最終收益不是兩者平均？
因?yàn)椴呗允欠謨刹阶叩模徊绞琴Y產(chǎn)組合，一步是再平衡。
一定周期后例如半年或一年，要把資產(chǎn)再平衡，重新組合，如此往復(fù)，最后才能帶來遠(yuǎn)高于單個策略的回報(bào)。再平衡背后是低買高賣的行動。
跟組合投資分兩步一樣，上面說的建模過程頂多就是其中一半的工作，而不是全部。
我知道很多小貸公司，為了測試三方數(shù)據(jù)的效果，就是會去圈定一個樣本，才好明確新增一個數(shù)據(jù)的價(jià)值。
這樣做最大的好處是，計(jì)算過程很清楚，數(shù)據(jù)指標(biāo)很明確，花這個錢去接入這個數(shù)據(jù)源的決策是很好給老板匯報(bào)的。
但是這是打頭的策略，就這一條你覺得能做好風(fēng)控？
我們不說模型重要還是策略重要，這兩者都很重要，沒有必要分什么高下。
但如果說模型思維和策略思維呢？一定是策略思維更重要，因?yàn)椴呗允歉N近業(yè)務(wù)的。
你拿著一個固定的樣本，這個數(shù)據(jù)測一下，那個數(shù)據(jù)測一下，這個月測一下，下個月測一下，希望把這個樣本測試效果提升到最優(yōu)，這就是模型思維。
天天盯著這個樣本集，跟業(yè)務(wù)一點(diǎn)關(guān)系都沒有，不把風(fēng)控做死才奇了怪了。
線上模型在跑的效果不好，你不去找原因嗎？
怎么找？拆分唄。
背后每個數(shù)據(jù)源的效果要去看看吧，數(shù)據(jù)源有子模型就先去看子模型，沒有子模型看重要變量也行啊。
尤其是，現(xiàn)在監(jiān)管合規(guī)原因，三方數(shù)據(jù)越來越多地只提供評分，不提供底層特征變量了。
這對追求效果來說是不利了，但對排查原因很有利啊，畢竟簡化了。
是每個數(shù)據(jù)源效果都下降了，還是某個數(shù)據(jù)源下降了，時間上能不能對得上，空間上這個下降幅度說不說的過去。
其他數(shù)據(jù)源穩(wěn)定，就某個數(shù)據(jù)源KS下降很大，那問題是不是大概率就是它了？
它都有問題了，你還拿原來的樣本，在已用的數(shù)據(jù)源上，找新的三方數(shù)據(jù)去提升效果，你說是不是自嗨？
如果數(shù)據(jù)源效果波動跟最終模型效果波動趨勢都一致，那是不是可能就是你們客群結(jié)構(gòu)變動太大了？
客群都換了，還去優(yōu)化原來的樣本，前朝的劍還能斬本朝的官？
即使找原因你什么都沒找出來，對小貸公司來說最重要的是什么？
用戶啊，模型上線跑了大半年甚至一兩年了，這些最新的用戶你藏著不用？更別說這個「即使」本身就很小概率。
上面的問題想清楚了之后，你還會采用最開始的做法嗎？
02
市面上可能幾乎所有的小貸公司，都是滿腦子想著做模型的，沒有別的原因，就是不專業(yè)。
我提供一個辦法，一個策略思維的辦法。
你肯定選好了幾個數(shù)據(jù)源，一部分是行業(yè)用的多的，起始階段就用了，一部分是你們聽說不錯后來測試有效果接入了的。
假設(shè)這些數(shù)據(jù)源提供的就是評分，以及這些評分效果都沒有問題。
就基于這些數(shù)據(jù)源，用歷史數(shù)據(jù)，不斷迭代策略，也就是決策樹，或者劃格子算交叉效果。
當(dāng)然，模型可以更好。但模型不是重點(diǎn)，迭代才是。
不管你們是什么方案，按我下面的策略來做風(fēng)控ABtest，最起碼能超過7成的對照組。
戰(zhàn)勝70%對照組的策略思維：
- 在最新n個月的樣本上，計(jì)算選用的每個數(shù)據(jù)源評分的效果；
- 挑選效果最好的，和第二好的評分做交叉（例如各分十檔），得到一個新的決策結(jié)果；
- 再和第三好的做交叉，得到另一個結(jié)果，以此類推；
- 交叉效果會越來越弱，提升不明顯就可以停了，一般來說4、5個就足夠了。為什么我沒有說所有的做交叉，還不是因?yàn)樘嗔耍?0^5太大了。但不用擔(dān)心，按上面的貪心思想的做法足夠接近最優(yōu)；
- 每個月甚至每周每日，監(jiān)控各個數(shù)據(jù)源評分的效果，和決策流的結(jié)果，每三個月甚至每個月，重復(fù)步驟1-4更新整個決策流。
就這么簡單。用上最新的樣本，迭代整個策略，如有必要下線有問題的數(shù)據(jù)源。
說到這里，有些人可能笑話我滿嘴跑火車了，我無法對我提的想法做任何回測，我也知道那毫無意義。
所以我解釋了背后的邏輯，信則有不信則無，救生指南不是對每個人都有用的。
不要跟我說北美的玩法，也不要說國內(nèi)銀行的玩法，不要說那些常年不變的東西，你們小貸公司做這些是因?yàn)樽兓€是不變呢？
富貴險(xiǎn)中求，不變的那些東西是你能掙的錢嗎？
如果你們團(tuán)隊(duì)遇到了此類困境，但你沒法去跟老板提，可以隱晦地讓有決策權(quán)的老板看到我這篇文章。不敢說路子一定能走寬，但大概率能解決你們的很多煩惱。
03
每家平臺都說自己是數(shù)字科技，說自己可以精準(zhǔn)地預(yù)測每個人的現(xiàn)金流，說發(fā)放的貸款不會有高壞賬。馬云也是這么說的。
這是狗屁資本主義的視角。事實(shí)是，鼓勵超前消費(fèi)、奢侈消費(fèi)，是會系統(tǒng)性地降低未來收入的。
我們不要從資本的角度考慮問題，要看長遠(yuǎn)。
本來對于我們這些平民百姓而言，收入增長的速度就未必能趕得上經(jīng)濟(jì)增長的速度。
富人對利率精打細(xì)算，傻子才會去負(fù)擔(dān)超過經(jīng)濟(jì)增速的利率。
哪家小貸公司不是針對窮人的貸款，不是在窮人身上刮油，有哪個小貸平臺敢“明示年化利率”的。
當(dāng)然了，它們現(xiàn)在必須明示。所以呢，我巴不得高利率的小貸公司批量倒下，消費(fèi)信貸回歸正統(tǒng)、回歸樸素。
那我是在給小貸公司解決辦法嗎？是也不是，無論我說什么，小貸公司都不會聽，我只是在和底層風(fēng)控同學(xué)探討交流。
資本之外，底層從業(yè)者無罪。
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