每家公司的风控流程肯定存在着多多少少的差异，本文我们介绍最经典的策略流程，大家可以根据自己公司的业务情况进行调整。介绍信贷风控流程，首先要了解信贷政策。在风控中，信贷政策信贷政策主要分：信贷审批，信贷额度授予和利率定价两个主要步骤 我们逐一来聊： 一、信贷审批 信贷客户申请授信主要从以下几个维度进行审批判别： 基本信息价校验，高风险区域判别，用户三方数据高风险判定，用户人行征信判定，用户多头信息
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2024-02-29 10:22:47
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文章目录1. 展期2. 贴息贷款3. 助贷和联合贷4. 非循环贷5. 贷记卡和准贷记卡6. 账龄月MOB7. vintage8. 滚动率9. 迁移率10. 呆账11. 黑天鹅、灰犀牛12. 风险溢价13. 风险敞口1 4. 风险损失15. 风险定价16. 样本偏差17. 拒绝推断18. Swap Set Analysis（交换集分析） 1. 展期2. 贴息贷款贴息贷款是指用于指定用途并由国家或银
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2024-01-29 14:30:25
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# 信贷风控与机器学习
信贷风控是金融行业中非常重要的一个环节，它通过分析借款人的信用状况和还款能力，来评估借款人的信用风险。传统的信贷风控主要依靠人工审核和规则引擎，但是随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习在信贷风控中扮演了越来越重要的角色。
## 机器学习在信贷风控中的应用
机器学习可以通过分析大量的历史数据，构建预测模型来预测借款人的信用风险。常用的机器学习算法包括逻辑回归、决策树
原创
2024-05-25 05:27:49
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# Java 信贷风控系统开发入门指南
## 一、项目概述
信贷风控系统的目的是帮助金融机构评估借款人的信用风险，以做出更加可靠的信贷决策。该系统通过分析借款人的基本信息、信用历史以及其他财务数据来判断其信用worthiness。
## 二、开发流程
我们将信贷风控系统的开发流程分为几个主要步骤，作为新手，你可以按照如下的步骤进行：
| 步骤 | 描述
文章目录前言一、金融科技介绍1.技术创新推动金融创新的巨大力量2.智能风控和评分卡二、机器学习介绍1.概念2.分类三、评分卡模型介绍1.申请评分卡2.行为评分卡3.催收评分卡4.反欺诈模型总结 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可
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2024-01-08 19:44:30
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# Java 信贷风控业务逻辑实现指南
## 1. 介绍
在信贷风控领域中，Java是一种常用的编程语言，用于实现业务逻辑和算法。本文将指导你如何使用Java实现信贷风控业务逻辑。
## 2. 流程概述
下面是实现Java信贷风控业务逻辑的基本流程，可以用表格展示步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据预处理 |
| 步骤2 | 特征工程 |
| 步骤
原创
2023-11-03 14:00:31
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导读：大家好，今天分享的主题是信贷业务风控策略。风控业务主要经历了几个阶段：规则：直接判断通过，或不通过。数据：可以通过客户的资产，流水，来判断客户的资质优劣。模型：通过数据分析、数据挖掘，找到相应的规律，识别出人工难以找到的部分人群。但是，数据是有限的，成本很高，会限制风控的上限；同时，如何有效的结合数据、规则、模型，来实现业务目标，这就需要风控策略来完成。本次分享，将介绍如何在信贷业务中利用数
原创
2021-03-29 21:11:35
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# 实现风控信贷违约模型的R语言指南
在金融科技领域，构建风控信贷违约模型是一项重要任务。合适的模型能帮助金融机构预测借款人违约的可能性，从而降低风险。以下是一个实现这个模型的步骤指南，适合刚入行的小白了解并实践。
## 流程概述
我们实现风控信贷违约模型的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ----
第一章风控模型简介1.1 为什么要建模1.2 什么是信用评分1.3 常用的模型1.4 概念解析：M0,M1,M2的定义下一章预告参考文献 第一章风控模型简介本系列文章为笔者对信贷风控领域建模的一些学习研究心得汇总，以及一些代码示例，尽量会将信贷风控领域的一些基本概念阐述明白。1.1 为什么要建模金融的所有业务，几乎都是和风险打交道，而贷款机构将钱带给你，肯定希望你是一个守信用的好人。所以，大家在
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2023-11-01 23:05:32
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“我前段时间在花花银行申请了一张信用卡，上周收到信息说我被花花银行拒了”，前不久的聚会小K跟我抱怨道，小K是我的前同事。不出意外，这个是小K第N次申请信用卡被银行拒件了。我猜测最大的可能性是卡在是小K的年龄上。 相比，跟小K同窗的L就幸运多了。他两是大学同学，来自同一学校都是校招进入我前司。但不同的是，因为我前司还有些影响力，所以L很容易就申请到了一张额度8W的信用卡。 虽然不清楚花花银行的具体的
变量中心如果说数据是原料，策略是产品的话，那么变量就是当中的零部件了。一个完整的风控策略依赖的关键变量可能有几百上千个，底层的变量池子就远远大于这个数了。变量中心在风控平台中是最重要但是同时也最容易被人忽视的一部分，一方面不像审批系统、决策引擎那样是完整的产品平台，也不像底层数据平台那么有完整的技术方案。变量在不同公司体系里面，形态有很多，可以是一个接口，也可以是一段SQL。由于变量
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2022-12-21 19:01:02
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在国内国外金融风控领域大致分为两个流派，其中一派为具有统计学背景的人，分布在银行、金融消费公司等传统的金融领域，偏好评分卡进行建模。另外一派则是具有互联网背景的新兴探索者，将机器学习、深度学习等方法运用于金融风控领域。融360是 ToB 的金融风控企业，不仅跟传统的金融公司有合作，还和京东、百度金融、滴滴等互联网背景的公司有交集。本次演讲内容为这两种流派优劣势对比及机器学习、深度学习在金融风控领域
原创
2021-03-29 16:31:51
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在国内国外金融风控领域大致分为两个流派，其中一派为具有统计学背景的人，分布在银行、金融消费公司等传统的金融领域，偏好评分卡进行建模。另外一派则是具有互联网背景的新兴探索者，将机器学习、深度学习等方法运用于金融风控领域。融360是 ToB 的金融风控企业，不仅跟传统的金融公司有合作，还和京东、百度金融、滴滴等互联网背景的公司有交集。本次演讲内容为这两种流派优劣势对比及机器学习、深度学习在金融风控领域
原创
2021-03-29 16:31:45
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Ch1 互联网金融的申请过程，通常由用户从移动端发起，首次贷款用户会经理申请、四要素验证、授信与额度利率定价、多层审批、用户提款等多个环节；对于还款后再次贷款的复贷客户，平台通常会基于更好的信用评估结果，并根据历史还款表现对其进行额度管理。流程如图所示。 首次贷款用户需要依次通过反欺诈引擎、信用评估引擎、人工审核的审批。信用评估引擎主要包括政策规则筛选、信用规则筛选、申请评分卡
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2023-08-05 21:08:00
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零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。3.为特征工程做准备数据总体了解：读取数据集并了解数据集大小，原始特征维度；通过info熟悉数据类型；粗略查看数据集中各特征基本统计量；缺失值和唯一值：
查看数据缺失值情况查
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2023-10-20 19:50:43
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在策略制定的过程中，很多同学在咨询有没有通用的方法论可以介绍下，今天我们给大家推荐一个在策略分析中比较有效的方法：①确立目标②分解目标 ③分析数据 ④生成策略 ⑤策略调优1.确立目标策略最基础的流程： 准入—反欺诈—授信 第一个模块的准入策略作为其中第一个策略单元，也是其中第一个关卡。其目标是滤掉百分百你不想要的非目标客群，而不是百分百精确定位到你想要的目标客群。所以我们看到一半上的准入策略基本都
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2024-04-29 14:43:26
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在评分卡没有上线之前或者在评分卡之外的变量，经常需要对相应的变量进行标准化的分数的转化。如何计算相应的评分？相信很多做规则策略的同学，还有做模型的同学都疑惑于此？今天这篇文章，重点分享这个知识点。学习了今天的方法，不需要做一套评分卡，简单些用违约率跟ODDS就能做具体的变量打分。先展示下评分结果，再拆解下具体的算法过程。具体的表格的呈现结果： 上面展示的结果，主要由两部分组成： Part1：每
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2024-01-17 10:29:32
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风控的本质是对客户风险的识别，对客户风险的识别需要多维度的数据进行评定在应用中比如先求流行的互联网金融本质是对客户的行为或者信用进行评估；每家公司对数据掌握的程度不一样且对风险的容忍程度也不一样因此在申请额度的时候每个公司的金额也不一样，比如同一个客户在支付宝借呗或者微信微粒贷借的金额也会不一样因为掌握的数据不同；A卡（Application score card）申请评分卡在申请评分卡中一般分为
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2023-12-12 21:33:48
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场景为根据用户手机短信的风控建模，以此为例总结一套数据处理，特征工程，实验及结果分析的全流程珍贵的代码，并把常用的工具包函数记录清楚，免得每次用都要百度。如下是一套完整的流程，引自《智能风控》一书，我们按照这样的流程整理博客内容。 系列文章包括以下部分：数据预处理特征工程数据存储模型实验结果分析 一. 数据预处理1. 关于数据读取原始数据可能以各种格式的文件和各种逻辑
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2023-06-07 11:27:17
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1、智能风控数据流体系2、传统智能风控架构3、问题与挑战 在传统智能风控体系下存在如下三点挑战： 1）如何支持灵活多变的业务需求？ 2）如何满足客户对系统的个性化需求？性能准确性稳定性3）如何应对大流量及突发流量？ 4）如何支持在数据快速增长现状下，进行实时特征计算和数据查询？4、解决方案 1）机构&应用&存储优化 ①微服务化 ②集群动态分配 ③特征计算优化流计算： 在传统的数据处
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2024-01-19 18:59:49
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