「业务介绍」

模型一定是基于业务的，所以首先介绍一下携程的业务情况，即本文所提及模型的实际应用场景。携程金融主营业务有三大模块：

Fig.1携程金融的主要业务范围

「数据中台」

模型亦是基于完善的技术平台的，携程金融数据中台可以抽象为三个层次，底层是基础数据层，中层业务抽象模型层，以及最上层的算法模型层。

Fig.2携程金融大数据中台的抽象结构

中台这个概念早期是由美军的作战体系演化而来的，技术上所说的“中台”主要是指学习这种高效、灵活和强大的指挥作战体系。比如电商领域，经过十几年的发展，组织庞大而复杂，业务不断细化拆分，也导致野蛮发展的系统越来越不可维护，开发和改造效率极低，也有很多新业务不得不重复造轮子携程数据分析，因此业界诞生了不少知名中台系统，最著名的是阿里云的数据中台建设。

在携程金融内部，大数据中台的目标是为了解决效率问题，同时降低创新成本。

携程金融的数据中台收集了包括携程OTA整个生态环境数据，框架的最底层是计算与存储资源层，其上是数据准备层，融合多数据源，并对其做了抽取，清洗，能够提供在线与离线的服务，使其能够为用户画像，特征引擎提供基础数据，并应用于模型算法。基础数据、用户画像、特征集市、模型服务这些内容以数据资产的形式来管理。基于这些数据资产，可以为各个业务线-获客，准入，经营，留存的全生命周期提供各种服务，框架图如下：

Fig.3携程金融大数据中台全景

「风控模型体系」

消费金融的风险大体可分为可控风险及不可控风险，算法能解决的主要是可控风险。可控风险包含欺诈风险、信用风险及作业风险；其中，欺诈风险指的是客户在发起借款请求时即无意还款，按照人数可以分为团伙欺诈和个人欺诈，欺诈者往往通过伪造身份信息、联系方式信息、设备信息、资产信息等方式实施欺诈；信用风险指的是借款人因各种原因未能及时、足额偿还债务或银行贷款而违约的可能性。不可控风险包括市场风险、实质风险及名义风险。

Fig.4风险基本分类

风控模型贯穿获客、准入、经营、逾期的整个客户生命周期，根据用户生命周期的不同阶段，可将风控模型分为贷前信用风险模型、贷中行为风险模型、欺诈检测及贷后催收模型。事实上，抓住信贷审批管理就能控制80%的风险，一旦用户获得授信，后续的管理只能控制20%的风险。除此之外，贷前、贷中、贷后不同场景，可以从不同的观测粒度进行建模与抽象。拿携程金融的业务来讲，可以从每一笔交易角度来看携程数据分析，也可以从携程生态中用户账户来看，也可以从自然人概念为核心的客户级别来看。一个自然人客户与账号可以是一对多的关系，一个账号与交易也可以是一对多的关系。

Fig.5携程金融风控模型体系

如今在银行、消费金融公司等各种贷款业务机构，普遍使用信用评分，对客户实行打分制，以期对客户的风险水平有一个准确的判断，并作为风险定价的重要手段。行业内常用的是ABC三张评分卡。A卡、B卡、C卡分别表示：申请评分卡(Application Score Card)，行为评分卡(Behavior Score Card)，和催收评分卡(Collection Score Card)。

A卡：在获客过程中用到的信用风险模型。从模型的角度来看，它会对用户未来一定周期内的逾期风险作预测，即模型会在用户授权的情况下收集用户多维度的信息，以此来预测逾期概率。预测的逾期概率被用于风控策略或者转换成信用评分，比如国外经典的FICO评分，国内的蚂蚁信用评分、京东小白评分、携程金融的程信分等。A卡评分除了用于决定是否通过用户的信用申请，还用于风险定价，比如额度、利率等。

B卡：行为评分是指，用户拿到信用额度后，模型根据用户的贷中行为数据，进行风险水平的预测。本质上讲，这个模型是一个事件驱动的模型，在互联网金融领域，一般会比A卡的预测时间窗口要短，对用户的行为更为敏感。B卡除了可以用于高风险用户的拦截，也可以作为额度、利率调整的重要参考因素。

C卡：催收评分会判断，例如当用户出现逾期时，机构应该先催谁，或者哪些用户不用催，就自动会把钱还回来。催收模型一定程度节约催收成本，提高回催率。

「风控模型体系之贷前信用风险模型(A卡)」

贷前主要解决用户准入和风险定价问题，即面对一个新申请的进件用户，判断用户是否符合产品的放款条件及相应的放款额度、价格、期限等问题。主要包括三类问题：

本节重点阐述携程金融在信用风险建模（A卡）上的演进和一些创新工作。

A卡建模目前包括如下几方面：

好坏用户定义：这一点可能是A卡甚至是互金大部分风控模型的最基础最核心的工作。对样本标签的定义，需要与实际业务场景、策略目标相一致，并综合考虑不同定义下的样本量。比如在现金分期场景中，可以画一下用户回款率（或者滚动率）和逾期天数趋势分布曲线，用户逾期N天以后回款率或者滚动率便已经趋于稳定(梯度平稳)，则可以N天以上逾期作为筛选坏样本的依据。在某些场景下，如曾经的Payday Loan，由于整个业务周期只有半月或1个月，为加快模型迭代速度，有时甚至会定义7+甚至1+逾期用户为坏客户。在一些银行场景中，出于坏账计提考虑，可能定义90天以上逾期为坏客户。总之，好坏用户的定义不能纯靠人工经验，应该以场景的数据为基础，进行数据分析之后确定。

样本规模与算法演进：携程金融的业务最早开始于2015年，模型进行了多个版本的迭代。下面的表格展示的是拿去花业务中，我们A卡模型的演进。业务初期，样本数据量极少，往往根据相关业务经验确定使用的特征和规则；随着数据的慢慢积累，开始采用部分精细特征，使用简单的机器学习算法训练；当样本数据量积累到百万级以上，我们尝试采用神经网络算法进行特征自动提取或者end-to-end的风控模型训练；从18年上半年开始，我们升级到更加先进的迁移学习体系，未来会持续落地更多的前沿算法。总之，携程金融的风控模型优化的过程，实质是紧随着业务从无到有、从小到大，数据量由少变多，特征由粗到细，模型由简单到复杂，效果由一般到突破的过程。

Fig.6携程金融拿去花业务A卡模型演进

模型的评估与监控：模型建立后，需要对模型的预测能力、稳定性进行评估。看模型效果不能只看KS，KS定义是从0-1概率之间好坏样本累计概率最大差值，实际应用中一般不会直接取这个阈值（cutoff）作为策略，因为在这种cutoff下，通过率可能会很低；风控不能不管业务，举个极端的例子，通过调整cutoff，风控几乎可以做到任意想要的逾期率，但这样通过率就很低了，业务规模可能只停留在极少数资质优秀的客户；所以评估模型时，基于风险的评估及基于业务的评估是必须的。因此，模型评估可分为三层：

基于上面的评估分层，我们的监控也做对应的分层监控，除了包含上述三个层面，还对输入到模型中的特征进行监控，比如特征的分布、波动率等。

「风控模型体系之贷前信用风险模型发展历程」

经历过了完全靠经验的规则模型，当积累了一定数据量时，便可以用少量的维度与数据开始训练了，当数据量较少时，使用简单的LR就能达到不错的效果。随着数据量的不断增加，慢慢构建起了身份属性、消费能力、用户关系、信用记录、出行记录等特征，GBDT+LR,RF，XGBOOOST，LightGBM等更复杂的算法便可以派上用场了。当数据达到一定规模时，采用深度学习来进行自动化表征学习或则end-to-end的风控模型学习，我们测试过DNN，这个算法在同等情况下，和GBDT之类的算法性能类似，并没有太明显的效果，一方面说明GBDT这类算法在处理非图像、语音、文本这类局部结构并不是特别明显的数据的优势，另一方面说明，不能直接将CV\NLP领域的算法拿来用，需要做一定的改造和优化，因此我们陆续使用和改造了ResNet、FractalNet等网络结构，相比于DNN和GBDT模型效果有比较明显的提升；再进一步，通过分析风控这个场景，我们发现，通过审批的用户与开放自然流量的数据分布差异比较明显，这一现象，基本打破了我们传统监督学习中训练集和预测集数据分布相似的假设。为解决这个问题，我们引入迁移学习框架，同等逾期条件下，通过率能明显的提升。

Fig.7 A卡V1-LR模型

Fig.8 A卡V2-GBDT模型

Fig.9 A卡V3-DNN模型

Fig.10 A卡V4-分形网络模型

Fig.11 A卡VX-迁移学习模型

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来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！