楼主: 滨滨有利123
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[计量与统计] 风控建模:催收评分卡(四)--变量整理除了跟数据获取相关外还跟什么有关系? [推广有奖]

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滨滨有利123 发表于 2019-6-11 14:32:49 |显示全部楼层

记得我在做数据入门前,就有一个前辈跟我说,数据领域,特别是在我国的数据领域,很多数据你都只能智取,不能强夺,切记切记。那个时候,懵懂的我,还不知道这个是什么鬼理论。现在的我,经过多年的沉淀,慢慢地懂了里面的真谛,把所有做数据的人的苦逼简单粗暴的写一下吧。


先贴点干货的图片,引出我需要阐述的主题。


催收评分的变量整理是过程,是在业务定义后的第二个非常重要需要完成的部分,这个过程你大概是需要理清楚自己家究竟有什么数据,也就是需要知道自家的数据有哪些库存,前期先整理出一版合适的数据汇总结果:


对于一些常见的指标比如PTP、KPTP这些,相信都是有的。但是这里重要但非常用的指标,在标准化的体系的数据库中有,但是不一定能获取到,即使获取到,你也需要再结合具体的业务做一次变量输出。


我们在介绍过程中,先从简单到复杂,一层一层来剥离来看,会发现很多有意思的问题跟业务逻辑:


首先介绍客户档案里的数据:

房产情况—

介绍房产情况这个变量,这个变量主要是甄别客户的固有资产情况的。你可能会说,这个变量有多复杂,不就是看客户名下有房没房就行了吗?没错,表面是这样,但是还不仅如此。如果还不明白,可能是你对整个数据层面里的业务逻辑还没吃透。


试问:客户A名下虽无房,但是却有3套房贷记录?能不能算他有房?也许这种情况还算较易分析。有可能是A可能房产已经过户,只能算有过房产。


但另一种情况:客户B名下无房,但是家庭名下有房,这种情况,能不能算有房的情况?如果再复杂点,客户已经离婚了,房产名下之前是双方共有,但是你在处理数据的时候,发现客户是离异状态,房产却在夫妻共同名下,此时你判断客户是有房还是没房?


我记得当时单单在处理这个变量的时候,最后输出的规则一共是二十行代码去判断客户的房产状态。没错,实际的业务形态就是这样,然而比这复杂的更多的是系统层面的问题。


其次催收库里的数据:

1.contact的次数

联系次数也算是比较有用的数据了。但是有些公司因为历史问题,一般也会在客户还款日到来之前给客户打温馨提醒电话,提醒还款。这时就会出现跟催收电话叠加的数据。


试想没逾期的客户也同样地被催收系统拨叫,此时的数据在后台处理时候肯定会有所失真,而且最重要的两者如果没有做标识,根本就没法区分。


现在知道,做的比较好,至少在后台是有标签可以区分这两类数据的。但是很遗憾,我还是看到很多公司是人工标识的还没做到自动化处理的程度。而且,有些像上面提到的打标签的事情也没做。


2.有效联系人的数量

对于拨打处于M2的客户,越往上失联的客户的概率会越大,这个时候可能联系上客户的有效联系人的就只有亲戚或者朋友了。


其实这时,在联系人上的做区分,如果能稍微精准写区分下客户本人,父母(直系亲属),兄弟(嫡系亲属),或者好友,策略或者模型的部门估计是无限欢迎的,但是对于这些精准区分的数据前期的业务整理当然是比较累。前期业务部门吐槽,做着做着,越来越没动力,数据就越做越变形了。到了最后,会发现,这个变量成为了无用的垃圾变量。自动化重复性的东西,最好还是交给机器去做。


但是现阶段,有些公司是连是否客户本人或者非本人都没有区分的,都没做到。对于这样的数据区分度,有时候真的让人抓急。


3.合同的数量

最后说下合同情况这个变量。合同情况,如果一些客户,只在我们公司贷过一次款的,那很好讲,合同情况只为1个。


然而随着公司业务的扩张,对于前期优质的客户,常常会选择让客户尝试续贷或者再贷业务。如果客户同意,,这时合同的资料就会上传到另一个系统上去。新系统是为了续贷或者再贷业务开发的新产品。当这两个新旧系统接口没有打开的时候,会发现新旧系统完全是个割裂的板块,你要通过客户的身份证号码关联合同信息,对不起,臣妾做不到。再一次风控被IT击败。


现实生活中,都是这样,我们想取的数,总是无法获取。我们总是想获取客户的收入能力,对于这样的指标,我们总是不停得去计算客户每个月的银行流水判断等等。



最后提个问题:为什么在系统中,总有变量是业务需要,而无法获取的事情。其实最大的难点除了数据的获取外,必须从负责信贷的系统说起来。


信贷系统,主要分几大系统:

核心系统:存储客户的账务信息,还款计划,还款流水等;完成客户开户、放款、冻结额度等操作

客户端系统:客户在使用终端的一些交互内容,与后台逻辑;将对应的数据存储

数据计算平台:满足风控实时审批过程中需要变量的实时计算,对接业务范围内审批需要的内部系统数据

征信平台:统一对接所有外部数据源,进行统一管理;满足审批过程中的灵活调用

审批系统:组织所有风控吸配合完成审批;告知核心客户与放款

资管系统;匹配开户资金方与放款时资金方的选择;P2P模式中单个资产的撮合

服务端系统:客户在终端上操作的行为与数据的留存;与风控系统交互

决策引擎:承接风控策略的部署;出具审批的决策建议

反欺诈系统:主要做关系网络的生成与衍生变量的计算;定义网络中节点的黑白

我改天会找个专门的专题,介绍信贷部门里的各个系统的模块。


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十年职场生涯,这个长期混迹在风控界和科技界,摸爬滚打的大叔,曾经就职于全国最大的固网运营商平台、国内最大的ERP软件公司和一家老牌的互金公司,如果你想了解他,欢迎加入一起学习一起聊!




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