数据科学在金融风控模型中的应用深度解析

"5-1数据科学在金融风控模型中的应用.pdf"，这份资料主要探讨了数据科学在金融风控模型中的应用，由2021年DataFunSummit的金融数据科学论坛分享。 在金融风控领域，数据科学扮演着至关重要的角色。首先，要科学地定义数据，这意味着我们需要明确模型目标与业务目标之间的对齐。例如，通过定义年化风险，如年化不良金额和年化余额人数逾期率，来评估风险。当这个比例接近1时，表示额度分配与风险相对匹配；若比例大于1，则可能表示对头部用户的额度过高，而小于1则可能表示对尾部用户的额度过低，影响整体业务规模。 科学评估数据是风控模型建立的关键步骤。这包括如何定义和预测风险。例如，通过对用户逾期情况进行分析，确定“好”用户（长期不逾期）和“坏”用户（出现逾期），并根据观察期长度权衡标签置信度与样本新鲜度。在实际操作中，样本选择和标签设定需谨慎处理。 接着，科学应用数据涉及选择合适的数据源和算法。风控模型可以利用多种数据类型，如基本属性（如NLP和机器学习处理的人像画像）、行为序列（如RNNs处理的行为序列数据）、征信报告、互联网数据、金科数据以及行为数据等。这些数据可以通过不同的技术手段，如预训练字向量、注意力机制、FC层和Softmax等进行处理和建模。 对于文本类数据和时序类数据，如用户的行为序列，可以利用如RNNs这样的模型捕捉时间序列的动态变化。同时，数据还可以被聚类分析，将用户划分为不同群体，以便更精细化地管理风险。 数据科学在金融风控模型中的应用涵盖了从数据定义、评估到应用的全过程，通过各种统计学习方法和先进的机器学习技术，实现对风险的有效识别、量化和控制，从而保障金融机构的稳定运营和资产安全。这份资料为深入理解金融风控模型提供了丰富的理论和实践指导。