消费信贷风控经营中的外部数据应用
1. 引入外部数据的重要性
- 在息差收窄和人口红利消退背景下，外部数据在消费信贷风控经营中的作用日益重要。
- 数据的充分利用有助于提高风控和经营效果，优化资产结构，提升合规性和挽回损失能力。
2. 引入外部数据面临的问题
- 如何选取外部数据：需要考虑数据来源的合规性和稳定性。
- 如何应用和评估外部数据：涉及样本选择、数据漂移、效果衰减等问题。
- 如何提升优质数据源的效果：通过联合建模等方式提升数据效果。
3. 外部数据的选择标准
- 合规数据来源：确保数据合法合规。
- 稳定性：数据来源稳定，输出稳定。
- 有效性：数据能够有效反映客户需求、履约能力和意愿。
- 应用增益：数据应用能够带来业务增益，如收入提升。
4. 外部数据引入环节及应用评估要点
- 定应用场景、目的和方式：明确外部数据的应用场景和目的。
- 样本准备：准备足够量级的数据样本，尤其是坏样本。
- 数据回溯：回溯数据的历史表现。
- 离线评估：评估数据在离线环境下的表现。
- 数据接入：接入外部数据并进行初步分析。
- 数据实验、监控和分析：进行数据实验，监控数据和模型的稳定性，并分析效果。
5. 数据应用评估示例
- 风险评分的应用评估：应用于贷前准入环节，提升通过率或降低风险。
- 监控和效果分析：监测数据漂移和评分KS衰减问题，确保模型和策略的有效性。
6. 联合建模提升外部数据效果
- 联合建模的重要性：通过联合建模提高评分效果，特别是在样本差异较大的情况下。
- 联合建模的挑战与解决方案：解决多渠道、多业务线等实际问题，通过迁移学习和分群建模等方法提升效果。
7. 分群建模解决方案
- 核心思路：通过分群建模优化模型效果，减少模型迭代成本。
- 分群逻辑：根据客群差异、数据薄厚等因素进行分群。
- 业务权衡：权衡分群建模带来的效果提升与模型管理成本。
总结
外部数据在消费信贷风控经营中的应用至关重要，通过合理的选取、评估和应用，能够显著提升风控和经营效果。同时，联合建模和分群建模等方法可以进一步优化数据效果，提升业务的整体表现。
