信贷数据风控体系设计方案.ppt

信贷数据风控体系设计方案是金融机构和金融科技公司用于防范和管理信贷风险的重要工具。风控体系通过科学的方法和先进的技术，确保信贷产品的安全性和稳健性，降低欺诈风险和信用风险，保障金融机构的资产安全。以下是对该方案的详细解读： 1. **理解风控**： - **信贷产品的组成部分**：信贷产品通常包括贷款申请、审批、放款、还款和风险管理等多个环节。在这些环节中，数据风控系统主要关注申请阶段的风险评估和后期的还款监控。 - **有用的数据**：有效风控需要利用可观测并记录的数据，如借款人基本信息、财务状况、信用历史、行为数据等。数据可通过被动收集（如银行流水）和主动收集（如问卷调查）获取，不同类型数据具有不同价值。 - **个人借款风险**：主要包括欺诈风险（如第三方欺诈、恶意赖账）和信用风险（如财务状况恶化、支出管理不当、不良嗜好）。风险评估需考虑多方面因素。 2. **数据与风险的关系**： - **统计模型**：运用统计模型进行个人信贷决策，通过分析数据的相关性而非简单的因果关系，可以更准确地预测风险。 - **数据处理流程**：从原始裸数据开始，经过数据整理、整合，形成简单和复杂的特征变量，如交易时间、地点、金额等，用于构建预测模型。 - **模型应用**：将建立的模型应用于信贷决策，如信用卡交易记录的分析，可识别异常行为并预警风险。 3. **理解用户**： - **风控政策人员**：负责制定和调整风控策略，需要具备金融市场风险经验和统计分析能力，需求包括灵活的政策控制、历史报表及分析工具、跨团队合作平台。 - **数据科学家**：专注于数据挖掘和机器学习，对数据有敏锐感知，需要高效计算资源、协作工具及快速将研究成果落地的能力。 - **产品开发工程师**：负责系统开发和维护，关注系统稳定性和性能，需求包括简洁的接口、完善文档、测试环境和监控报警系统。 4. **风控系统的架构设计**： - **总体结构**：由决策执行、数据整合、政策执行和实验分析四个部分组成，涉及风险政策人员、产品开发人员和数据科学家的协同工作。 - **数据整合部分**：知识图谱用于集成和关联各类数据，包括实时和批量数据源，通过查询引擎、数据爬取和存储系统进行数据整合。 - **政策执行部分**：决策引擎根据风控政策执行审批决策，为非技术人员提供易用界面，实现风险控制。 - **实验分析部分**：ALBUS用于数据过滤、采样、特征工程、模型训练和结果可视化，帮助进行风险分析和模型优化。 信贷数据风控体系设计方案是一个涉及数据收集、处理、分析和决策的综合框架，旨在通过技术和策略的结合，提升信贷业务的安全性和效率。它不仅依赖于高质量的数据和先进的分析工具，还需要各个角色之间的紧密合作和协调。