信贷风控模型是金融机构风险管理的核心工具，在信贷风险管理工作中扮演着至关重要的角色。随着信贷市场的环境不断变化，信贷业务的风险日趋复杂化和隐蔽化，开发和应用准确高效的信贷风控模型显得尤为重要。信贷风险控制面临着越来越大的挑战和压力，也对风控模型的性能提出了更高的要求。
信贷风控模型对信贷业务的重要性不言而喻。风控模型综合评估申请客户的信用历史、财务状况以及行为数据等维度，进行量化分析和建模，以信用评分的形式量化申请人的逾期风险。拥有可靠的风控模型，金融机构便可科学地量化和管理信贷风险，从而有效控制信贷资产的风险水平，切实保障机构自身信贷业务的稳健运营。
随着数据科学和人工智能技术的不断发展，信贷领域风控模型的算法和建模技术也在不断创新和进步。算法层面从传统统计模型到机器学习模型，再到复杂的深度学习模型和当下流行的大模型技术，特征层面从基础业务逻辑特征到时序特征再到图谱深度关联特征，均不断提升信贷风控模型的精度和风险识别能力，为风险控制提供更强大的工具支持。
那么，如何高效构建信贷风控模型？
某互联网银行的风控模型主管本期为我们带来他的经验分享，让我们来看看他是如何“省力”工作的吧~
01、信贷风控模型是如何构建的？
在信贷风控模型的开发过程中，通常包括以下几个关键步骤：数据收集与探索、数据清洗、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估与验证、模型部署与监控。
本系列的前序文章《数据探索》、《数据清洗》、《特征加工组合》已经对前三个环节进行了介绍，在完成探索性数据分析、数据清洗、特征组合挖掘等环节后，接下来就是信贷模型核心开发环节——包括模型选择、模型训练、模型评估与验证，以及评审通过后的模型部署和监控。
模型选择
信贷风控模型常用的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升决策树（XGBoost、LightGBM等）等。在进行模型选择时，首先要掌握各个模型算法的自身特点以及优缺点，根据业务应用需求和样本数据的特点选择合适的模型来应用。
模型训练
模型类型选定后，就要在数据集上进行模型拟合训练，并结合训练数据进行模型参数调优，提高模型的预测能力、稳定性、解释性等性能指标。模型训练中的参数调优通常采用的方法有网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search），旨在通过系统地尝试不同的参数组合来找到最优的模型参数设置。还可以使用自动化的调参工具包如Hyperopt、Optuna等。另外，RapidMiner优秀的集成化平台产品可以自适应训练数据集，自动调整参数以提升模型性能，从而显著提高参数搜索和模型优化的效率。
模型评估与验证
在模型训练完成后，对模型进行评估和验证，以确保模型的准确性和稳定性。评估的数据集一般是提前预留的同时间分布的验证集和跨时间分布的测试集，评估指标通常包括KS、AUC、Gini、Lfit等。
模型部署与监控
最后是模型部署与监控，模型只有通过全面评估验证并通过评审后，则进行部署并投产上线使用。在模型部署后，还需要建立监控预警机制，对模型的预测评分及入模特征进行实时监控，并及时发现和处理监控异常的情况，以保证模型的稳定性和可靠性。
02、常用风控模型算法及应用场景
在信贷风控领域，有多种常用的模型算法，适用于不同的业务应用场景。
逻辑回归
逻辑回归是一种广泛使用的二分类（如违约与否、欺诈与否等）模型，可解释性强且稳定性高，至今依然是银行等金融机构最常用的模型之一。信用审批模型、反欺诈模型等二分类场景模型均可应用逻辑回归。
随机森林
随机森林是决策树集成衍生而来的模型算法，采用多棵决策树来拟合训练模型，在有效提升单决策树模型性能的同时，可以有效防止过拟合现象。随机森林的回归算法是收入评估模型的有效算法。
梯度提升决策树
梯度提升决策树（GBDT、XGBoost、LightGBM等），这类算法通过逐步添加弱预测模型来构建强预测模型，在处理复杂的非线性关系和挖掘特征交叉信息方面表现出色。在信贷风控中，非常适用于需要处理高维度数据、复杂数据关系和数据交互增益的任务。
神经网络
神经网络是一种模型结构复杂度极高具有海量参数的模型，可以挖掘学习到不同模态数据中的深层次模式。在信贷风控中，神经网络适用于处理大规模、高维度的数据，并识别其中的复杂模式和隐藏关系，也适用于深度特征挖掘的场景，以预测个人或企业违约的风险。
在实际的业务应用中，以上算法模型可以根据金融机构的业务需求、数据特点和业务应用需求进行选择和应用。
03、如何高效完成风控模型开发任务？
信贷领域风控模型的算法和建模技术在不断创新和进步，作为职场“螺丝钉”使用工具提效，不仅能解放自己的双手，更能为整个团队和项目助力提效，因此，找到一款好用且易上手的信贷建模工具是至关重要的。如全球知名的支付公司Paypal等支付反欺诈团队，这些高效率的团队都在运用工具去高效完成工作。
在此与大家分享介绍 Altair RapidMiner，它其不仅能帮助团队在数据探索、数据清洗、策略分析等方面辅助效率提升，在模型开发方面也是高效率自动化的好工具。除了接下来和大家分享的零代码可视化模型开发功能，它还有强大的自动机器学习功能，由于篇幅受限，我们在下一篇进行详细讲解。
所谓零代码可视化模型开发，即在设计画布上进行功能组件设计和连接，以整体的组件集合完成各项数据分析、模型训练和验证等任务。
对于产品新用户或者模型开发经验欠缺的用户来说，RapidMiner提供了十分友好的向导式模型开发模板，并且内置了面向不同业务场景的多种应用模板，用户可根据模板描述选择适合的模板开始，如图1所示。
图1 模板集合
图2 信用风险建模模板
我们选择Credit Risk Modeling模板，通过训练优化一个支持向量机模型实现信用违约风险预测。如图2所示，该模板通过在信用违约数据上训练支持向量机模型，优化其核心参数C和gamma，并对新数据进行模型打分，预测交易对手信用违约风险。该模板将模型训练过程分为5个模块，数据读取、数据集切分、参数优化与模型训练、模型预测、训练日志存储。最终，输出内容包括了优化日志、最佳模型和违约预测及其置信度。
基于向导的直观用户体验，使刚接触机器学习的用户也能够构建可用于生产的模型。
04、RapidMiner中支持哪些操作符（operator）？
如图3所示，RapidMiner提供了丰富的操作算子，涵盖了信贷模型开发的全流程环节，从数据集导入、数据准备、数据清洗到模型开发和模型验证。
图3 Operators分类
在RapidMiner的模Modeling操作符类别下，涵盖了丰富的模型算法，除了前文第2小节提到算法模型外，RapidMiner还支持kNN、贝叶斯、线性回归、线性判别分析、各种集成模型等预测算法，kMeans、DBSCAN多个聚类算法，关联分析算法等等。
此外，相关性分析、相似度分析、特征筛选、模型优化、时间序列等分组下的操作符使得用户的设计和模型开发工作更加便捷。
图4 Modeling Operators
05、RapidMiner 可视化建模的优势与特点
在体验了RapidMiner的画布设计模型开发后，再一次感受到了RapidMiner的强大，主要体现了以下几点优势：
（1）易用性：RapidMiner提供了友好的交互方式，学习成本较低，使模型开发人员可以轻松地借助RapidMiner进行模型开发工作，无需编写复杂的代码。
（2）全面性：RapidMiner拥有丰富的数据挖掘和机器学习算法库和操作算子，覆盖了建模分析和模型开发全流程的各个环节。
（3）可视化建模：RapidMiner提供的可视化建模功能，在设计画布上通过拖拽操作和操作符组件连接，模型开发人员可以简易直观地构建复杂的数据模型训练流程。
（4）社区支持和学习资源：RapidMiner拥有强大的用户社区支持和丰富的学习资源，来自用户社区的丰富扩展插件特点各异，模型开发人员可以通过技术社区交流获取帮助和支持。
总 结
一方面 RapidMiner 降低了模型开发分析的技术门槛，使得业务背景和低技术背景的业务产品专家也能通过建模分析辅助其决策。
另一方面，对于模型专家来说，利用 RapidMiner 高效率自动化地完成基础数据处理和分析工作，从而节省出更多的时间精力来对模型进行校验和优化，更多地投入需要人工深度参与的环节，发挥更大的业务价值。
RapidMiner 作为一款强大的数据科学平台，为用户提供了易用、全面、可视化的开发环境，同时具有强大的自动化、部署和集成能力，以及丰富的社区支持和学习资源，极大地提高了模型开发的效率和便捷性。
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关于 Altair RapidMiner
Altair RapidMiner 数据分析与人工智能平台，是 Altair 澳汰尔公司旗下仿真、HPC 和数据分析三块主营业务中的解决方案，它在数据分析领域最早实现将自动化数据科学、文本分析、自动特征工程和深度学习等多种功能同时集成的一站式数据分析平台，帮助用户解决从数据清洗、准备、数据科学建模到模型管理和部署，同时又支持数据和流数据的实时分析可视化的数据分析平台。
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