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风控业务背景

模型构建固然重要，但最终是为了将模型应用于实际业务中，创造价值。从这个角度而言，完全不懂策略的风控建模师是不合格的。在交付模型时，建议与策略同学多加沟通，不仅是给出模型的技术指标，说明正确的使用方法（应用不当就会产生模型风险），更需要学一点策略知识。这不仅让你拥有更宏观的业务视野，也会更明确自身价值。☀️
本文从模型视角介绍一些策略规则发现的常见做法，希望能对初学者有所启迪。
目录
Part 1. 模型与策略之间的边界和联系
Part 2. 基于画格子的规则生成方法
Part 3. 基于决策树的规则生成方法
Part 4. 总结
致谢
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参考资料

Part 1. 模型与策略之间的边界和联系

在平时工作中，我们会发现策略组类似模型组的“甲方“，向模型组提需求。而模型组则在开发完模型后，交付相应的模型分和开发文档。这是因为：
模型是策略的工具，策略往往包含了模型，是模型的延伸。（摘自参考资料1）
如图1所示，策略规则生成中需要综合多种来源的变量，大致可分为3个来源：

  1. 模型分数：对于一些弱（金融属性）数据源，难以提取有效的强单变量，此时就需要借助模型来提取合成一个强变量分数。模型的好处很明显，一是可以提高单变量排序性，二是变量降维，三是综合多个维度。
  2. 客群标签：风控策略决策对象归根结底是人，那就可以利用用户画像标签，比如性别、收入、学历、地域、年龄、职业等。这些标签的业务可解释性非常强，适合对人群不断细分，分而治之。
  3. 其他变量：指一些区分度本身就比较强的变量，如多头借贷变量、征信、黑白名单等。这些变量可能本身就很强，可以挑选一些直接用于规则，而不需要再通过模型来融合。

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图 1 - 策略规则生成的多维度变量来源
广义上来说，策略也是一种模型。但仍存在一些侧重点差异，体现在：

  1. 复杂度：模型常采用一些机器学习/深度学习算法（如NLP、Graph Embedding），挖掘各类数据来构造特征。同时，利用一些回归、分类算法（如逻辑回归、XGBoost）学习输入（特征X）与输出（目标Y）之间的统计规律；策略则需要结合具体业务场景，主要依赖于人工业务经验对客群细分，一般用简单的多变量交叉切分（画格子）或使用决策树分群，这是为了保证足够的解释性，便于感知业务影响。
  2. 迭代周期：模型重，策略轻。模型往往会经过长时间窗的稳定性验证，保证上线后持续较长时间都保持稳定，只有当模型出现明显衰减（排序性变弱）时才会迭代；而策略则可以根据近期样本快速调整，上线下线都更为灵活。例如，若近期发现某个地区发现大面积欺诈行为，那就直接上线地域拦截规则。

  3. 业务影响：模型退居二线，如违约预测（PD）模型可输出人群的违约概率，但这并不能直接产生业务贡献；策略站在业务第一线，更为关注对不同细分人群的决策结果，比如：是否准入？授信额度多少？利率定价多少？

    Part 2. 基于画格子的规则生成方法

    风控策略本质是若干变量通过AND、 OR等逻辑运算组成的规则集，目标是为了降低坏账率、提高通过率、提升利润率等。典型的风控策略格式如下所示：
    如果： AND 最近1个月多头申请机构数 >= 5 AND 模型信用分 < 500 OR 历史最大逾期天数 > 10 那么： 选项 予以拒绝（RJ）
    很多时候，我们都在思考如何自动从大量变量（高维空间）里找到较少变量（低维空间）组成的规则集合，即规则发现。
    一种常见策略规则的做法，即笛卡尔积法，俗称“格子大法”。可分为以下几个步骤：

  4. 获取变量： 定义bad，取最近完全进入表现期的样本，关联潜在可用的特征变量集X。

  5. 变量筛选：通过IV快速筛选。对IV靠前的一些变量，记录相应的分箱边界供后续使用。
  6. 指标统计：对多个单变量分箱后分组，统计申请量、放款量、坏账量等数量指标。
  7. 透视呈现：分多个维度，统计每个格子内的申请率、放款率、坏账率等比率指标。
  8. 规则提取：结合坏账率目标和样本量，圈出满足要求的格子，提取相应的规则逻辑。
  9. 规则评估：评估跨期稳定性，分析在不同时间窗圈定订单的通过率、逾期率等指标。
  10. 策略上线：在决策引擎（如SMG3）上配置规则，设置作用的订单尾号和其他参数。

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图 2 - 策略生成逻辑与验证
在明确上述基本步骤后，我们以 模型视角下的风控策略规则发现 - 图3 和 模型视角下的风控策略规则发现 - 图4 两个变量来制定规则，统计代码如下：
select applymonth, x1_bin, x2_bin ,count(1) as appl_cnt — 申请量 ,count(case when is_loan = 1 then order_id else null end) as loan_cnt — 放贷量 ,count(case when is_del = 1 then order_id else null end) as del_cnt — 逾期量 from ( select order_id ,apply_month — 申请月份 ,apply_time — 申请时间 ,is_loan — 是否放贷 ,is_del — 是否逾期 _ ,case when x1 < 600 then ‘0.(-inf,600)’ when x1 >= 600 and x1 < 620 then ‘1.[600,620)’ when x1 >= 620 and x1 < 660 then ‘2.[620,660)’ when x1 >= 660 and x1 < 700 then ‘3.[660,700)’ when x1 >= 700 then ‘4.[700,inf)’ else ‘null’ end as x1_bin ,case when x2 >= 0 and x2 < 3 then ‘0.[0,3)’ when x2 >= 3 and x2 < 5 then ‘1.[3,5)’ when x2 >= 5 and x2 < 7 then ‘2.[5,7)’ when x2 >= 7 and x2 < 9 then ‘3.[7,9)’ when x2 >= 9 then ‘4.[9,inf)’ else ‘null’ end as x2_bin from vdm_risk.fhj_sample ) a group by apply_month, x1_bin, x2_bin;
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为了便于后续分析策略规则的跨期稳定性，我们加入时间维度进行统计。固定时间点，可统计模型视角下的风控策略规则发现 - 图6 和 模型视角下的风控策略规则发现 - 图7 两个变量组成的二维格子里的（订单口径）申请量、放贷量、坏账量、放贷率、坏账率等，如图3所示。
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图 3 - 双变量交叉组成的决策矩阵
风控策略中常遇到的两个问题是：

  1. 降低坏账率，此时就需要将高于目标坏账率的格子里的客户拒绝。
  2. 提升通过率，即拒绝回捞。这就需要推断被拒绝的人群的贷后表现，将部分误拒人群捞回。

在图3中，我们希望拒绝回捞，那就可以考虑将黄色部分的格子（坏账率均低于2%）予以回捞。如果继续增加更多维度，我们发现格子数量会增加。相应地，落到每个格子里的样本量也就会减少，此时可能会失去统计意义。尤其在计算比例类指标时，对样本量有基本要求（1K+）。因此，我们可以考虑：先看大格子，再看小格子。
如图2所示，按此方法，从放贷样本中提取满足要求的规则后，我们需要在近期申请样本上评估规则的稳定性，包括：

  1. 对通过率的影响：若通过率持续升高，这就可能引起我们的担忧，毕竟通过率与坏账率是正相关的；若通过率持续走低，那么就可能引起客户的不满，毕竟交易一直被拒可能导致客户流失。因此，通过率要保持一定的稳定，才是我们乐于见到的现象。
  2. 对坏账率的影响：由于逾期风险总是滞后的，我们无法预料，一般只能在最近放贷进入表现期的样本上分析，但可以用早期表现（early performance）来估算。例如，生成规则时参考FPD30+风险，在评估稳定性时可以用FPD7+，以此获得更长的评估窗口。

同时，考虑到与线上策略的重合度，我们还需要评估新策略与旧策略之间的效果差异。如果新策略的增量很小，可能就不考虑上线替换。可参考《利用Swap Set分析风控模型更替的影响》一文。

Part 3. 基于决策树的规则生成方法

格子大法是策略同学平时用到最多的方法，其易于解释、控制调整；但缺点在于，当变量维度增加时，难以从大量小格子里筛选满足业务目标的规则，这会给策略同学带来极大的工作量。
此时，我们可借助一种常见算法——决策树 ，例如CART回归树。
from sklearn import tree # 初始化树结构参数 dtree = tree.DecisionTreeRegressor( ccp_alpha=0.0, criterion=‘mse’, max_depth=3, max_features=None, max_leaf_nodes=6, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, min_samples_leaf=20, min_samples_split=100, min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=‘deprecated’, random_state=None, splitter=‘best’)
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决策树的好处在于，其可根据信息增益、信息增益率等指标，自动进行人群细分。通常，我们可以利用下列几个参数来控制分群数量：

  • max_depth：最大树深。树深越大，模型越复杂，分裂产生的叶子节点（子客群）也越多。
  • min_samples_leaf：叶子节点最小样本量。
  • min_samples_split：父节点在分裂前需要的最少的样本量。

# 拟合数据 dtree.fit(X=df[featcols].fillna(-999999), y=df[‘del_30’], sample_weight=None, check_input=True, X_idx_sorted=None)
为了便于观察各子客群的样本量、坏账率等指标，我们将其可视化：
from sklearn.externals.six import StringIO dot_data = StringIO() tree.export_graphviz( decision_tree=dtree, # 拟合完毕的CART树 out_file=dot_data, # 输出数据 max_depth=None, feature_names=feat_cols, # 入模特征列表 class_names=[‘del_30’], # y变量 label=‘all’, filled=False, leaves_parallel=False, impurity=True, node_ids=False, proportion=False, rotate=False, rounded=False, special_characters=False, precision=3, ) # 读取树结构数据 import pydotplus graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue()) # 可视化展示树_ from IPython.display import Image Image(graph.create_png())
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图 4 - 二叉决策树可视化
如图4所示，决策树共分支产生6个叶子节点客群。根节点（大盘）的坏账率为8.6%，而客群6的坏账率达到92.6%，远高于大盘，可考虑作为欺诈规则予以拒绝。从决策路径上看，这个客群的多头指数在7以上，符合业务sense。
值得指出的是，决策树存在以下缺点：

  1. 业务合理性：分裂时完全依赖于Gini系数等指标，有时缺乏业务意义。例如，在图4中，决策分界点都非整数，结合变量含义，需要人工调整为整数相对更为合理。
  2. 过拟合现象：需要跨期验证稳定性，避免只是在当前数据集上效果明显，但跨期并不稳定。
  3. 不容易控制：与格子大法有所差异的是，决策树是有监督自动学习，无需人工介入，这就不容易调整。

Part 4. 总结

本文较为系统地探讨了模型与策略之间的关系，以及介绍了两种常见的策略规则生成方法。当然，一个合格的策略需要接受各类业务场景的锤炼，基本方法论仍不足以覆盖一切。我们需要多加实践，培养宏观的业务视野。
笔者认为，先从风控模型做起，打好基础（包括对底层数据源的熟悉程度、算法工具的掌握、模型设计分析的思维全面性等）后，再转去做策略是比较合适的发展路线。理由是，要想让你的模型真正产生价值，你就需要不满足模型的边界，勇于站到业务第一线，推动业务的前进

美国模型风险监管体系介绍以及同盾的建议

https://mp.weixin.qq.com/s/95MVhXgyG9h5KqRphP14cA

参考资料

美国模型风险监管体系介绍以及同盾的建议mp.weixin.qq.comDataFunTalk：信贷业务风控策略简介zhuanlan.zhihu.comZain Mei：一种基于卡方分箱和回归树的策略挖掘方法zhuanlan.zhihu.com

关于作者：

在某互联网金融公司从事风控建模、反欺诈、数据挖掘等方面工作，目前致力于将实践经验固化分享，量化成长轨迹。欢迎交流