风控模型¶
模型开发与评估
在【风控模型专题：一文了解模型变量特征工程】 一文中已讲到变量挑选和变量降维的过程，完成变量降维后，入模变量的最终挑选和模型评估是确保模型性能、稳定性和业务可解释性的关键步骤。本期还是从业务实际的角度来讨论，介绍入模变量的挑选步骤和注意事项，以及模型评估的指标和业务解释，指标不从复杂公式的角度切入，主要从业务角度理解。
本期主要涉及以下两部分内容，指标涉及KS，AUC，Lift值，PSI等：
- 模型开发：入模变量挑选过程
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模型评估：评估指标及业务解释
- KS指标：正负区分能力
- AUC指标：排序能力
- PSI指标：稳定性指标
- Lift指标：决策指标，用于指导策略动作
深入解析金融风控行为评分卡
在信贷业务中，评分卡分为三种：申请评分卡（A卡）、行为评分卡（B卡）、催收评分卡（C卡），本篇我们来学习一下行为评分卡，首先什么是行为评分卡呢，行为评分卡的使用场景以及目的，适用的信贷产品有哪些？
深入解析金融风控催收评分卡
1. 催收背景
近年，黑猫投诉上关于举报违法催收的信息越来越多。截止目前已经有 93 万多条投诉记录，并非每次举报都一定会被黑猫投诉接受，真实催收投诉越大于 93 万条。
国家一直在加强金融监管，打击非法催收行为力度越来越大，以保护消费者权益和维护金融市场秩序。以下是一些相关的信息和措施：
评分模型切分时的样本选择问题
学习使用，请参阅原文。
最近工作中碰到的一个实际问题，在进行模型迭代的时候，为了保证对线上影响尽可能小，我们一般会开一个灰度，同分布去切阈值，然后再对比迭代后的效果。这里的同分布切阈值，应该是基于什么样本上去同分布切呢？
多数情况下，会基于 申请样本 进行同分布切阈值，那什么情况下会在 申请通过 样本上或者 放款 样本上切阈值？本文结合结合自己的一些思考和实践，浅谈关于模型切分时样本选择的一些注意点。