金融风控场景下的数据分析、模型与策略

在金融风控场景中，数据分析、模型与策略的相互作用和协同对于有效管理风险、保障金融机构的稳健运营至关重要。

数据分析：

• 数据收集：

  • 内部数据：包括客户的基本信息（年龄、职业、收入等）、账户交易记录、贷款还款历史等。
  • 外部数据：如从信用局获取的信用评分、公共记录（法律诉讼、破产信息）、社交媒体数据等。
  • 第三方数据：市场数据提供商提供的行业趋势、宏观经济指标等。

• 数据清洗与预处理：

  • 处理缺失值：可以采用删除、填充（如均值、中位数填充）或基于模型的预测填充等方法。
  • 处理异常值：通过统计方法识别并处理异常值，如采用盖帽法或删除极端异常的数据点。
  • 数据标准化：将不同量纲的数据转化为具有可比性的标准形式，如 z-score 标准化。

• 特征工程：

  • 数值型特征处理：进行对数变换、分箱等操作，以改善特征的分布和模型的拟合效果。
  • 类别型特征处理：通过独热编码、标签编码等方式将其转化为数值形式，便于模型处理。
  • 特征构建：基于原始数据计算新的特征，如客户的平均月消费额、信用额度使用率的变化率等。

• 探索性数据分析（EDA）：

  • 数据可视化：使用柱状图、折线图、箱线图等展示数据的分布、趋势和关系。
  • 相关性分析：确定不同特征之间的相关性，以避免多重共线性问题。
  • 异常检测：通过聚类分析、孤立森林等方法发现数据中的异常点和离群值。

模型：

• 信用评分模型：

  • 逻辑回归：一种简单而有效的线性模型，能够清晰解释各个特征的影响。