CN112270478B - 用于风控模型竞争的管理方法及平台 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及风险控制管理技术领域，具体涉及一种用于风控模型竞争的管理方法，包括步骤：S1、发起方针对特定项目自主研发风控模型、策略，并上线部署；S2、引入外脑，由外脑针对特定项目研发风控模型、策略，并在经过风控专家评审且达到上线标准后进行上线部署，外脑的数量大于、等于2；S3、将发起方自主研发的风控模型、策略与任意两个外脑研发的风控模型、策略进行三方对比；S4、根据对比结果对发起方自主研发的风控模型、策略进行改良。本发明通过引入外脑的方式，解决了现有技术无法对自主研发的风控模型的风控能力进行准确评估的技术问题。

Description

用于风控模型竞争的管理方法及平台
技术领域
本发明涉及风险控制管理技术领域，具体涉及一种用于风控模型竞争的管理方法及平台。
背景技术
风控，也即风险控制，是风险管理者采取各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或者减少风险事件发生时造成的损失。随着信息网络技术发展，在线办理业务的需求越来越多。为了提高在线业务的安全性，通常会采用风控模型对在线业务进行稽核，并定期对风控模型的风险防控能力进行评估，及时对风控模型做出相应的调整。
比如，CN108665143A公开了一种风控模型的评估方法，包括：确定待评估的目标业务场景的标识信息；然后根据建立的业务场景的标识信息与业务场景下产生的事件信息的对应关系，确定出目标业务场景下产生的事件信息；获取该目标业务场景下产生的事件信息所对应的评估数据；并根据该评估数据，对风控模型针对目标业务场景的风险防控能力进行评估；其中，上述评估数据包括风控模型稽核目标业务场景下产生的事件信息所得到的稽核数据。
对于互联网银行来说，部分项目的风控模型是自主研发的。由于缺乏专业的风控技术人才、风控数据，风控模型存在如下问题：业务类型多而不精，难以针对每个领域匹配足够专业的风控资源；自有数据少，建模所能使用的数据维度弱；数据表现期短，建模稳定性较弱；领先技术应用较少，机器学习、神经网络等新技术新方法应用较少。这些问题的存在，使得现有技术无法对自主研发的风控模型的风控能力进行准确评估。
发明内容
本发明提供一种用于风控模型竞争的管理方法，解决了现有技术无法对自主研发的风控模型的风控能力进行准确评估的技术问题。
本发明提供的基础方案为：用于风控模型竞争的管理方法，包括步骤：
S1、发起方针对特定项目自主研发风控模型、策略，并上线部署；
S2、引入外脑，由外脑针对特定项目研发风控模型、策略，并在经过风控专家评审且达到上线标准后进行上线部署，外脑的数量大于、等于2；
S3、将发起方自主研发的风控模型、策略与任意两个外脑研发的风控模型、策略进行三方对比：
若外脑的逾期率高于发起方的逾期率，淘汰外脑；
若外脑的逾期率低于发起方的逾期率，风控成本更低且账龄下降得更多的一方获胜，失败方退出；当有一方淘汰后，继续引入新的外脑，重新进行对比；
S4、根据对比结果对发起方自主研发的风控模型、策略进行改良。
本发明的工作原理及优点在于：在发起方提供限定条件下，也即提供特定项目，按照自愿参加、公平竞争、自由发挥的原则，引入若干外脑，外脑也即外部专业风控机构，在满足合规合法条件下由外脑独立开发和维护指定应用方案。在达到发起方约定品质标准的条件下，由发起方部署并运用到真实业务中，并按照约定的监控标准对外脑方案持续实施考核，动态改良发起方自营应用方案。由于外脑拥有庞大的人才队伍和高级人才，从业人员一般都拥有多种机构、多种业务的经验，通过这样的方式，在引入外脑后，可对自主研发的风控模型的风控能力进行准确评估，也可快速、有效提升项目的风控能力。
本发明通过引入外脑的方式，解决了现有技术无法对自主研发的风控模型的风控能力进行准确评估的技术问题。
进一步，S2中，在合规的前提下，外脑自由制定模型以及调用三方数据源。
有益效果在于：通过这样的方式，在合规的前提下，允许外脑自由制定模型以及调用三方数据源，可最大程度发挥外脑的人才优势和技术优势。
进一步，S2中，在模型拟合之前，首先，计算备选变量在不同时间段的PSI值，选取PSI取值小于0.15的变量进行下一步分析；然后，对变量进行分箱，分析不同分箱对应的Badrate是否符合业务逻辑，选取符合业务逻辑的变量进行分析；
在模型拟合完成后，评估模型的KS和AUC取值：若是申请评分卡模型，KS取值大于0.25，AUC取值大于0.66；若是行为评分卡模型，KS取值大于0.3，AUC取值大于0.7。
有益效果在于：PSI是指群体稳定性指标，KS是指通过衡量好坏样本累计分布之间的差值，来评估模型的风险区分能力，而AUC与KS具有相互决定的关系，通过这样的方式，能够尽可能确保建立的模型具有良好的风控能力。
进一步，S2中，在策略层面，策略拒绝客户的风险倍数是未拒绝客户的至少3倍。
有益效果在于：通过这样的方式，确保策略拒绝客户的风险倍数是未拒绝客户的至少3倍，能够适应真实的业务需求。
进一步，S3中，对外脑还设有红线、蓝线进行预警：
蓝线，外脑必须同期在Vintage10+、MOB2的指标上比发起方放款金额的加权值低70％，达不到标准的将缩减流量；直至不再有流量缩减，外脑出局；
红线，以vintage30+，MOB4作为红线，一旦触碰外脑直接出局。
有益效果在于：通过这样的方式，设红线、蓝线进行预警，能够丰富对比过程，从而有利于动态改良发起方自营应用方案。
进一步，S3中，发起方有权知晓外脑建立的模型、策略，外脑彼此之间无知情权。
有益效果在于：通过这样的方式，在保证发起方有权知晓外脑建立的模型、策略，外脑彼此之间无知情权的情况下，能够最大程度确保对比过程的真实性和对比结果的可靠性。
本发明还提供一种用于风控模型竞争的管理平台，包括：
发起模块，用于发起方针对特定项目自主研发风控模型、策略，并上线部署；
外脑模块，用于引入外脑，由外脑针对特定项目研发风控模型、策略，并在经过风控专家评审且达到上线标准后进行上线部署，外脑的数量大于、等于2；
对比模块，用于将发起方自主研发的风控模型、策略与任意两个外脑研发的风控模型、策略进行三方对比：
若外脑的逾期率高于发起方的逾期率，淘汰外脑；
若外脑的逾期率低于发起方的逾期率，风控成本更低且账龄下降得更多的一方获胜，失败方退出；当有一方淘汰后，继续引入新的外脑，重新进行对比；
改良模块，用于根据对比结果对发起方自主研发的风控模型、策略进行改良。
本发明的工作原理及优点在于：在发起方提供限定条件下，按照自愿参加、公平竞争、自由发挥的原则，引入若干外脑，也即外部专业风控机构，在满足合规合法条件下由外脑独立开发和维护指定应用方案。在达到发起方约定品质标准的条件下，由发起方部署并运用到真实业务中，并按照约定的监控标准对外脑方案持续实施考核，动态改良发起方自营应用方案。由于外脑拥有庞大的人才队伍和高级人才，从业人员一般都拥有多种机构、多种业务的经验，通过这样的方式，在引入外脑后，可对自主研发的风控模型的风控能力进行准确评估，也可快速、有效提升项目的风控能力。
进一步，在合规的前提下，外脑自由制定模型以及调用三方数据源。
有益效果在于：通过这样的方式，在合规的前提下，允许外脑自由制定模型以及调用三方数据源，可最大程度发挥外脑的人才优势和技术优势。
进一步，在模型拟合之前，首先，计算备选变量在不同时间段的PSI值，选取PSI取值小于0.15的变量进行下一步分析；然后，对变量进行分箱，分析不同分箱对应的Bad rate是否符合业务逻辑，选取符合业务逻辑的变量进行分析；在模型拟合完成后，评估模型的KS和AUC取值：若是申请评分卡模型，KS取值大于0.25，AUC取值大于0.66；若是行为评分卡模型，KS取值大于0.3，AUC取值大于0.7。
有益效果在于：KS是指通过衡量好坏样本累计分布之间的差值，来评估模型的风险区分能力，而AUC与KS具有相互决定的关系，通过这样的方式，能够尽可能确保建立的模型具有良好的风控能力。
进一步，在外脑建模完成后，向发起方汇报模型和策略的开发思路、方法，汇报完成后将模型和策略的相关代码、文档发送发起方，外脑的模型和策略均独立完成。
有益效果在于：通过这样的方式，在保证发起方有权知晓外脑建立的模型、策略，外脑彼此之间无知情权的情况下，能够最大程度确保对比过程的真实性和对比结果的可靠性。
附图说明
图1为本发明实施例的用于风控模型竞争的管理方法的流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细的说明：
实施例1
本发明用于风控模型竞争的管理方法实施例基本如附图1所示，包括步骤：
S1、发起方针对特定项目自主研发风控模型、策略，并上线部署；
S2、引入外脑，由外脑针对特定项目研发风控模型、策略，并在经过风控专家评审且达到上线标准后进行上线部署，外脑的数量大于、等于2；
S3、将发起方自主研发的风控模型、策略与任意两个外脑研发的风控模型、策略进行三方对比：
若外脑的逾期率高于发起方的逾期率，淘汰外脑；
若外脑的逾期率低于发起方的逾期率，风控成本更低且账龄下降得更多的一方获胜，失败方退出；当有一方淘汰后，继续引入新的外脑，重新进行对比；
S4、根据对比结果对发起方自主研发的风控模型、策略进行改良。
具体实施过程如下：
对于一个项目，由发起方自主研发风控模型、策略，并上线部署。在发起方已上线自主研发的模型和策略基础上，再引入两家外脑A和B，与发起方形成三方对比。对外脑A和B各切15％的流量，发起方保持70％的流量。外脑与发起方各自建立自己的模型和策略，在合规的前提下，外脑A和B可自由制定模型，策略，以及调用三方数据源。发起方有权知晓外脑A和B建立的模型和策略，而外脑A和B彼此之间以及外脑A和B与发起方之间无知情权。具体而言，在外脑建模完成后，需要向发起方汇报模型和策略的开发思路、方法，汇报完成后将模型和策略的相关代码、文档发送甲方。外脑之间为竞争关系，彼此模型和策略均独立完成，互不知情。
外脑A和B的模型和策略完成后，需经发起方风控专家评审且达到上线标准后才能进行上线部署。在模型层面，外脑A和B的模型的入模变量要符合业务逻辑且具有可解释性，KS、AUC、Lift值要达到一定的标准，模型分箱后要对坏客户区分度明显；在策略层面，策略拒绝客户的风险倍数是未拒绝客户的至少3倍以上。满足这两个条件后，方可进行上线部署。
在模型拟合之前，首先，计算备选变量在不同时间段的PSI值，选取PSI取值小于0.15的变量进行下一步分析；然后，对变量进行分箱，分析不同分箱对应的Bad rate是否符合业务逻辑，选取符合业务逻辑的变量进行下一步分析。在模型拟合完成后，评估模型的KS和AUC取值，若开发的是申请评分卡模型，KS取值至少要大于0.25，AUC至少要大于0.66，若开发的是行为评分卡模型，KS至少要大于0.3，AUC至少要大于0.7。基于开发的模型种类，定义KS和AUC的不同取值标准。模型拟合完成后，对模型分进行分箱，不同分箱直之间的Badrate是单调的。
当发起方和外脑A和B的模型和策略均上线后，经过一定的表现期，就对发起方和外脑A和B的模型和策略效果进行对比。具体规则如下：(1)若外脑的逾期率高于发起方的逾期率，则外脑会被淘汰。比如，外脑A的逾期率高于发起方的逾期率，就淘汰外脑A；外脑B的逾期率高于发起方的逾期率，就淘汰外脑B；外脑A和B的逾期率均高于发起方的逾期率，外脑A和B均淘汰。(2)若外脑的逾期率低于发起方的逾期率，风控的成本更低且vintage下降得更多的一方获胜，失败方退出，获胜方除获得三方数据源调用的费用外，还可获得项目vintage下降后发起方额外收入的20％的利润。比如说，外脑A和B的逾期率均低于发起方的逾期率，但是外脑A相较于外脑B风控的成本更低且vintage下降得更多，那么外脑A获胜，外脑B失败退出；外脑A获得三方数据源调用的费用，同时获得项目vintage下降后发起方额外收入的20％的利润。(3)当有一方被淘汰后，可继续引入新的外脑，比如外脑C，重新进行对比过程。
此外，对外脑还设有红线、蓝线预警，具体而言：对于蓝线，外脑必须同期，也即近6个月内，在Vintage10+、MOB2的指标上比发起方放款金额的加权值低70％，达不到将缩减流量。比如说，对外脑A而言，当有两个月高于放款金额加权值的70％时，流量减少30％；当三个月高于放款金额加权值的70％时，流量减少50％，以此类推，直至不再有流量可以减少的时候，外脑A就退出。对于红线，以vintage30+、MOB4作为红线，一旦触碰就直接出局。
可见，在发起方提供限定条件下，引入若干外脑，也即外部专业风控机构，由外脑独立开发和维护指定应用方案，在达到发起方约定品质标准的条件下，由发起方部署并运用到真实业务中，并按照约定的监控标准对外脑方案持续实施考核，从而动态改良发起方自营应用方案。
基于上述实施例，还提供一种用于风控模型竞争的管理平台，包括：发起模块，用于发起方针对特定项目自主研发风控模型、策略，并上线部署；外脑模块，用于引入外脑，由外脑针对特定项目研发风控模型、策略，并在经过风控专家评审且达到上线标准后进行上线部署，外脑的数量大于、等于2；对比模块，用于将发起方自主研发的风控模型、策略与任意两个外脑研发的风控模型、策略进行三方对比：若外脑的逾期率高于发起方的逾期率，淘汰外脑；若外脑的逾期率低于发起方的逾期率，风控成本更低且账龄下降得更多的一方获胜，失败方退出；当有一方淘汰后，继续引入新的外脑，重新进行对比；改良模块，用于根据对比结果对发起方自主研发的风控模型、策略进行改良。
实施例2
与实施例1不同之处仅在于，考虑到银行的业务随时间具有周期性波动，比如信贷的需求在经济形势好的时候比较高，在经济形势差的时候比较低，外脑建立的模型或者策略能够适应这种外在因素(比如经济政策、汇率、供求关系)引起的周期性波动。在本实施例中，外脑建立的模型，在经济繁荣的时候执行宽松的信贷政策，比如说降低发放贷款的门槛、减少对抵押物的要求；在经济萧条的时候执行收缩的信贷政策，比如说提高发放贷款的门槛、增加对抵押物的要求。
另外，外脑建立的模型或者策略还对经济波动的时间长度进行预测。比如说，根据银行公开的历史利率、汇率的走势对经济波动的时间长度进行预测，若利率逐渐走低且汇率逐渐走高，表明人民币正逐渐贬值，从而出口量会逐渐增加，经济会逐渐复苏，经济波动的时间会逐渐缩短，从而可以适当执行宽松的信贷政策。
此外，外脑建立的模型或者策略还根据偶然发生的社会事件对信贷政策进行调整。比如说，偶然出现的流行病会对整体社会的就业率造成影响，影响整体的经济水平，从而影响借钱人的还贷能力，这种情况下就应当适当执行收缩的信贷政策。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (7)

1.用于风控模型竞争的管理方法，其特征在于，包括步骤：
S1、发起方针对特定项目自主研发风控模型、策略，并上线部署；
S2、引入外脑，由外脑针对特定项目研发风控模型、策略，并在经过风控专家评审且达到上线标准后进行上线部署，外脑的数量大于、等于2；
S3、将发起方自主研发的风控模型、策略与任意两个外脑研发的风控模型、策略进行三方对比：
若外脑的逾期率高于发起方的逾期率，淘汰外脑；
若外脑的逾期率低于发起方的逾期率，风控成本更低且账龄下降得更多的一方获胜，失败方退出；当有一方淘汰后，继续引入新的外脑，重新进行对比；
S4、根据对比结果对发起方自主研发的风控模型、策略进行改良；
S2中，在模型拟合之前，首先，计算备选变量在不同时间段的PSI值，选取PSI取值小于0.15的变量进行下一步分析；然后，对变量进行分箱，分析不同分箱对应的Bad rate是否符合业务逻辑，选取符合业务逻辑的变量进行分析；在模型拟合完成后，评估模型的KS和AUC取值：若是申请评分卡模型，KS取值大于0.25，AUC取值大于0.66；若是行为评分卡模型，KS取值大于0.3，AUC取值大于0.7；
S2中，在策略层面，策略拒绝客户的风险倍数是未拒绝客户的至少3倍；
S3中，对外脑还设有红线、蓝线进行预警：
蓝线，外脑必须同期在Vintage10+、MOB2的指标上比发起方放款金额的加权值低70%，达不到标准的将缩减流量；直至不再有流量缩减，外脑出局；
红线，以vintage30+，MOB4作为红线，一旦触碰外脑直接出局。
2.如权利要求1所述的用于风控模型竞争的管理方法，其特征在于，S2中，在合规的前提下，外脑自由制定模型以及调用三方数据源。
3.如权利要求2所述的用于风控模型竞争的管理方法，其特征在于，S3中，发起方有权知晓外脑建立的模型、策略，外脑彼此之间无知情权。
4.用于风控模型竞争的管理平台，其特征在于，可用于执行权利要求1所述方法的步骤。
5.如权利要求4所述的用于风控模型竞争的管理平台，其特征在于，在合规的前提下，外脑自由制定模型以及调用三方数据源。
6. 如权利要求5所述的用于风控模型竞争的管理平台，其特征在于，在模型拟合之前，首先，计算备选变量在不同时间段的PSI值，选取PSI取值小于0.15的变量进行下一步分析；然后，对变量进行分箱，分析不同分箱对应的Bad rate是否符合业务逻辑，选取符合业务逻辑的变量进行分析；在模型拟合完成后，评估模型的KS和AUC取值：若是申请评分卡模型，KS取值大于0.25，AUC取值大于0.66；若是行为评分卡模型，KS取值大于0.3，AUC取值大于0.7。
7.如权利要求6所述的用于风控模型竞争的管理平台，其特征在于，在外脑建模完成后，向发起方汇报模型和策略的开发思路、方法，汇报完成后将模型和策略的相关代码、文档发送发起方，外脑的模型和策略均独立完成。
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