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農商行數據建模

課程大綱
第一節：數據模型——數字化轉型的核心能力
一、什么是數據模型
1、數據模型（Data Model）是數據特征的抽象。
2、數據模型是數據庫管理的教學形式框架
1）數據結構。 
2）數據操作。
3）數據約束。
3、數據模型的優缺點
二、數據模型關鍵詞
1、數據模型是一組符號集合
2、數據模型是用來描繪、溝通數據需求的
3、數據模型是簡單易懂、標準的
4、數據模型是便于計算機實現的
三、為什么需要數據模型？
1、各方達成共識的有效工具
2、提供觀察系統的整體視角
3、規范業務規則的概念含義
4、有效溝(gou)通需求的重要(yao)媒(mei)介(jie)

第二節：數據模型建立與應用 
一、數據建模標準流程
1、數據準備——潔凈數據與混亂數據
2、數據清洗——缺失值、冗余值、錯誤值等等
3、數據初步探索性分析——箱線圖、頻率直方圖、熱點圖等等
4、變量篩選——單因子變量分析、變量聚類、回歸森林等等
5、模型開發和篩選——線性模型、機器學習、深度學習算法
6、模型監控——邏輯回歸、神經網絡、決策樹、支持向量機
二、SCORECARD建模方法論
1、 S = SAMPLING 
2、 C = CLEANSING 
3、 O = OPTIMIZATION 
4、 R = REGRESSION 
5、 E = EQUALIZATION 
6、 C = CONFIRMATION  
7、 A = ADMINISTRATION 
8、 R = REVIEW 
9、 D = DOCUMENTATION
三、評分卡開發步驟
1、量化評分卡定義（A卡B卡C卡）
2、量化評分卡與專家評分卡
3、區別量化評分卡流程開發步驟
4、淺談驗證評分卡指標
5、評分卡衡量指標-ks值
6、專家評分卡流程開發步驟
四、大數據風控技術與數據建模
1、生物特征識別
2、機器學習與模型迭代
3、大數據風控決策平臺
五(wu)、建(jian)模過(guo)程示(shi)例

第三節：一鍵式智能數據建模
一、智能建模過程
1、自動識別變量類型
2、生成*決策樹
3、機器學習模型迭代
4、由業務人員進行的策略管理
5、智能化策略部署
二、Sas建模流程 VS 智能建模流程
三、一鍵式智能建模銀行落地實際案例
1、銀行個人分期違約預測案例
2、銀行小(xiao)微(wei)企業(ye)信貸客戶違約預測案例

第四節：策略規則VS數據模型
一、風險決策的架構
1、策略規則+評分模型
2、策略規則+模型規則
二、評分模型三大盲區
1、建模數據集VS實際貸款人
2、歷史模型數據VS未來實際情況
3、目標變量界定VS實(shi)際商業目標

第五節：風控策略概要
一、多維度數據策略規則
1、社交及短信維度規則
2、移動設備維度規則
3、外部數據源規則
4、多維度評分卡規則
5、行為數據規則
二、風控審批策略的類別
1、經濟能力維度(月收入、工資流水等信息)
2、app信息維度(貸款APP安裝個數、短信命中高風險關鍵詞)
3、基本信息維度(年齡、性別、工齡等信息)
4、信用歷史(征信貸款信息、還款記錄)
5、行為表現(活動軌跡、登陸時間、注冊時間等信息)
三、風控基本量化指標
1、FPD（首期逾期）
2、CPD（當前逾期）
3、flow rate（遷徙率）
4、vintage（賬齡(ling)分析）

第六節：建模數據來源與場景選擇
一、精準建模的數據來源
1、H5渠道
2、API渠道
3、SDK渠道
二、如何選擇第三方數據源（以黑名單為例）
1、SR（查得率）
2、CR（覆蓋率）
3、ERR（誤據率）
4、EDR（有效差異率）
5、IDR（無效差異率）
PS：以黑名單測試為例
二、準入策略的制定
1、基礎認證策略
2、貸前反欺詐策略
3、黑名單策略
4、特殊名單策略
5、信用風險策略???
三、風控白名單
1、銀行與第三方聯合建模——解決方案詳析
2、內部數據探索——標準與應用
3、外部數據匹配——如何選擇???
四、規則閾值cutoff的設定
1、通過評分找到風險被低估的區間
2、評估擬拒絕人群收益風險比
五、D類調優、A類調優及數據模型調整
案例講解
六、信用多頭策略與數據模型調整
案例講解

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