1.背景
- 一聊起算法，很多人便会想到神经网络、深度学习这些，那算法相关的行业领域，那便只有图像处理、文字识别、搜广推几类，但其实风控算法未尝不是一个工作选择的好赛道。
- 从最早的信贷活动开始，从业者一直使用基于人工经验的方法来评估风险。然而，随着20世纪50年代美国信用卡的迅速发展，人工经验的风控方法已无法满足小额消费信贷的需求。逐渐建立起基于统计量化方法的信用评分模型成为主流。
- 智能风控是在传统统计量化风控基础上引入更多人工智能元素发展而来。随着互联网金融的崛起，智能风控逐渐成为风控领域的主角。因此，银行、互联网金融机构等开始越来越重视金融风控算法的作用，风控算法岗位逐渐进入大众的视野。
2.风控算法作用
对于信贷业务而言，可以分为获客、贷前、贷中、贷后四个阶段，当然也有公式将其分为营销、新客、老客等阶段，但都大同小异，不影响主题。
1）获客
获客是信贷行业的桥头堡，它决定了用户的质量；获客和风控的侧重点不同，营销端负责获取大量客户，风控端负责筛选出好客户。算法在这一阶段的作用如下：
- 客户借贷意愿评估
- 客群划分
2）贷前
贷前风控主要是对用户风险进行评估的环节，这一阶段算法作用如下：
- 反欺诈
- 用户质量评估
- 额度、利率评估
3）贷中
贷中一般指申请贷款到结束之前，这一阶段算法作用如下：
- 反欺诈
- 额度、利率调整
- 用户捞回拒绝
- 催收预警
4）贷后
贷后是指借款客户逾期至催回阶段，这一阶段算法作用如下：
- 还贷预测
- 失联预测
3.智能风控体系
完整的风控体系包括：特征、模型、策略，特征、模型是供策略使用的工具，而策略是基于工具的应用，是直接作用于业务的部分，三者相互配合才能发挥最优效果。
3.1特征
充分挖掘数据并生成高质量的特征是提升模型效果的基础，特征质量直接影响了风控模型的质量，特征效果决定了模型效果的上限，行业内经常使用的数据类型如下：
- 征信数据
- 个人基础信息数据（性别、年龄、籍贯、居住地、受教育水平等）
- 各类信用分（腾讯、京东、阿里等等）
- 多头类数据
- 消费类数据
- APP数据
- 短信数据
- …
3.2模型
在智能风控体系中，模型就是以处理好的特征作为输入，使用多类算法得到的某种风险评估工具；一般而言使用的算法包括逻辑回归、树模型、深度学习等，而训练得到的模型又根据其使用场景会进行相应的划分：
- 获客阶段：流量筛选模型
- 贷前阶段：反欺诈模型、新客准入模型、额度模型
- 贷中阶段：还款预测模型、失联预测模型
- …
3.3策略
风控策略是指根据不同业务场景和客群，通过一系列规则策略与模型策略的组合，对客户的风险进行判断，从而实现准入、反欺诈、授信、风险定价和催收等阶段目标，最终达到风险控制的目的。从实际工作体验上讲，策略部门很像是模型部门的甲方，毕竟最终的验收者和使用者都是他们。风控策略常见任务如下：
- 规则分析：量化规则、人工规则、A/Btest等
- 模型策略：模型分箱、多模型交叉、swap in/out分析、拒绝推断等
- 额度策略：单因子额度策略、多因子额度策略、额度策略A/Btest等
- 业务监控：用户画像监控、转化监控、逾期监控等
- …
4.风控算法岗位
如果在就业上选择了金融风控这一领域，那么模型岗和策略岗还是有些诧异的，二者在就业市场上的招聘要求如下：
1）风控模型岗
岗位职责
- 负责风控模型开发、验证和迭代，包括数据分析、特征清洗、调参优化和部署上线等风控全流程:
- 独立负责或在指导下，进行模型底层优化和特征深度挖掘工作:
- 对风控数据进行分析，维护建设数据体系，开发相关分析和监控报表:
- 和策略、产品、系统等部门紧密合作，推进各类数据和业务对接工作。
职位要求
- 本科及以上学历，理工科类专业。
- 熟悉基于python的模型开发和数据分析，熟悉基本pandas和sklearn等常用包:
- 熟悉lr、lightqbm等主流风控机器学习模型
- 良好的沟通能力和快速学习能力。
2）风控策略岗
岗位职责:
- 负责制定公司个人信贷业务的新/老客户风控政策
- 通过对各类风险指标分析，关注资产风险变动，对全产品、全渠道的新/老客户风险政策进行跟踪评价，并及时优化调整:
- 对客户数据进行收集整合，建立数据管理仓库和数据集市，开发业务发展需要的各类专项统计和分析报表;
- 与模型、产品、开发团队紧密合作，推进风控策略的执行和上线，推进新产品、新渠道的对接和落地:
任职资格:
- 全日制硕士及以上学历，数学、统计等理工科专业优先，有扎实的数理基础;
- 具有基本的数据库知识和扎实的编码能力，能使用Python，R等统计软件和SQL等数据库语言者为佳;
- 具备良好的风险意识和判断能力，具备良好的数据和流程分析能力、归纳总结能力;
- 有客群回捞相关工作经历者优先
从以上任职要求和资格可以看出，模型岗位侧重于算法实现、模型优化，策略岗位侧重于数据应用、政策落地，实际选择时还需要根据自己特点进行匹配。
5.总结
- 本文主要介绍了除了大模型、搜广推之外的一种算法相关人员的就业领域，尤其是有互联网、金融相关从业经验的更适合金融风控行业。
- 本篇文章还针对风控算法和智能风控体系进行了总览的介绍，后续还会在本专栏进行更为详细的分享，也是为了能够借此整理自己几年多的工作经历，助人助己。