风控建模】互金 风控模型岗 基本要求及面试问题总结

杨利霞

风控建模】互金 风控模型岗 基本要求及面试问题总结
6 j/ L, s; D. p3 t% R$ I4 l一 准备工作
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; M( w) x1 g9 J  i' l  根据核心职业CD法则，找工作前，你得先清楚自己有什么，自己要什么；面试单位有什么，面试单位要什么。就笔者近一年的学习及工作经验总结而言：
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* p* [. C1 D) o, Q$ e9 R  科班同学，最好直接从统计分析、应用统计角度入手，从事金融、生物、医药等领域里的数据分析或数据挖掘相关工作；
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# W( K0 }+ B& ~1 w  非科班转行来的，建议直接做金融，需要的专业知识不多，行业知识也易懂，而且信用中国还有很长的路要走，在这个领域扎根越久，收益越高，因为我们要学的这些知识首先是保值甚至是增值的。可掌握的技能基本可以选择大数据、数据提取、处理、分析、建模这五大块儿，内容及要求总结如下：
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前搞MIS（报表分析）：业务报表及报告的生产，掌握excel手动报表汇总、透视等功能，tableaue等线上BI报表制作、分析。

后搭数仓（数据提取）：数据仓库，包括关系型、非关系型、大数据、图数据等数据库、数据表的设计（常为后端人员开发，数据人员需要了解表结构、字段类型等），数据存储、提取、转换、清洗、处理；需熟练掌握SQL、HQL、NQL等语言，可以做json、dict、frame、pkl等数据格式的转换。

# D, h; d! w$ h( p4 W8 B# b5 m' V& D左建模型（模型开发）：金融风控模型，不单单指评分卡，而是针对产品营销、定价、授信、管理、催收、监测等业务流程开发的一系列策略、规则、评分卡的集合，通常我们认为，利用有监督、无监督、半监督、深度学习等算法开发的评分卡是风控模型中卓有成效的技术。
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/ a( J: h! U& g5 {  y右通算法（数据挖掘）：LR、RF、XGBoost、SVM等常见算法。对跨领域转行过来的同学来说，算法这块，既有趣，又神秘，关键还难懂，让人又爱又恨。好的算法工程师，需要扎实的计算机算法、算力、数据结构等基础，需要扎实的概率、统计、多元回归、矩阵等基础，我等渣渣励志做算法的话，3~5年起步吧。
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核心懂业务：P2P、消费分期、现金贷、传统金融、大额、小额、信用卡、车贷、抵押、资产、标的等业态；风险定价、反欺诈、信用循环、信审、提额等环节；滚动、迁徙、账龄、递延、回收、坏账等指标。要懂的东西，也多也不多。

$ B5 [% o$ e' g; E1 R, C8 E  所以，除非奔着算法工程师去，否则最好的入行策略就是熟知行业业务流程，从数据库、数据提取、数据挖掘、数据分析、风控建模等岗位中择一良木而栖，夯实基本数据提取、挖掘、建模等流程所用到的技术。算法这块儿，只需要掌握常用LR、树模型等算法的原理，能够使用编程工具实现即可。


7 K& z6 O) \9 o4 V画个VISIO：
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' j& k. c4 B( S1 e9 x) ]2 Z, n$ v  所有知识点都掌握，并且能够熟练运用，已然建立体系，胸有成竹，你就可以骄傲的自封一个全能数据战士的名号了，简直朝阳区中最靓的仔。（悄悄说一句，全栈离经理和总监更近，产品、前后端都得给你点个赞）
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  那针对金融风控岗，我们的面试准备工作，就从以上几点出发，重点从模型着手。
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: l3 u3 O! A0 S$ e1、行业经验
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9 o+ x: {1 X& `6 y互联网金融风控岗位的业务理解，比如：信用循环体系；核拨率、递延率、坏账率等运营指标；滚动率、账龄分析等分析指标。
$ N; _% V: l8 x; p% |" o4 |. W& K风控模型的开发流程，比如：信用模型评分卡的开发、上线、优化等过程及方法。
2、知识基础

（以下详细内容请看笔者其他相关文章）

$ Y: _. V3 Q6 F% O/ A1 |# T' }数据存取与处理： 基础能力，这是数据分析类工作的技能基础，也是任何一个数据类工种都需要的基础能力，不熟练的话就再学一段时间。
, A4 @( ^) [# e- \: v统计学习： 机器学习的基础是概率论与统计学习，这块儿你可以不必特别扎实，但像五位数、方差、正态分布、相关系数、假设检验常用知识点得了解并掌握。
数据挖掘： 不论是规则还是评分卡，风控建模类工作的大量工作内容就是对用户特征的挖掘、定义、扩展、转换、处理、分析、运用，以产生对业务有帮助的决策数据。所以特征工程来龙去脉需要懂，并且会熟练使用。
常用算法： 用于特征工程及建模工作，同样不必全懂，但一到两种常用算法的推导及一到两种融合算法的原理必须掌握，常用的元模型为逻辑回归、决策树；常用的融合模型有随机森林；神经网络则有ANN。
3、代码能力

% y2 `! ^/ p0 W' ^: Upython | R | sas，把一门代码类工具运用熟练即可。就python而言，像pandas、numpy、statsmodels、sklearn，这几个包学扎实就行。
% G+ e0 e2 D0 d4 M6 ?: ]4 ~（选工具的话，建议python，别问为什么，怕被隔壁用R、spss、PHP、java、excel的媛儿们暴锤）
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二 面试问题
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& y: v8 ?5 c5 x% q2 x* c1、风控建模
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: i- U  r6 a) @1 X! H9 V% D7 m/ C; X谈谈你对风控模型的理解？

! t% Z& ~: q. u+ U8 Y6 Q模型如何设计？
! C* ?- R6 F6 k& J可以从滚动率、迁徙率来回答，也可以从反欺诈、ABC卡回答。

3 D4 m  O$ A3 E/ g对客群进行细分建模的本质是什么？
0 n$ M% U! J4 Q5 g其实分客群进行建模，实质也是一种交叉特征，能提高模型稳定性。

拒绝推断应该怎么做，作用是什么？效果怎么样？
（多查资料，博学审问慎思明辨）
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简要说明下标准评分卡开发流程
（多查资料，博学审问慎思明辨）
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/ S/ I  I, z8 @4 q9 |- X" Y. Q" \$ \, |2、特征工程
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如何对数据做质量检验？
. w2 R/ L2 f' _- g. a; l在完成数据匹配工作之后，建模之前，我们需要对数据进行整体的质量检测，主要有两个方面：
4 w6 |3 s7 ?$ ^, C1、数据分布。
2、数据集中度检测。
) H" W: a* ^8 _) S3、数据脏乱情况。缺失值（是否隐藏风险）、离群值、错误值、重复值，根据其是否符合业务逻辑，判断数据是否存在异常。
特征工程流程
关键词： 特征预处理、特征选择、特征衍生、特征提取等。用到的技术主要有连续变量离散化、分类变量哑编码、卡方分箱、特征编码、共线性检验、PCA降维、交叉验证等。
& y3 {: ]4 p* ~+ I6 A, r% B' G筛选变量的常用方法
筛选变量有很多种方法，随机森林、GBDT、逻辑回归显著性、VIF共线性、相关性图谱等、随机逻辑回归筛选、递归法筛选等。
, v5 W% i% v6 m0 ~/ x好的特征需要具备哪些优势？
% [0 c; l7 Z! u1、稳定性高
7 K6 t9 U" T. m3 d2、区分度高
8 D7 p  W' w- ?& W6 P7 n2 d* w. h3、差异性大
; G& N& d' c5 {0 |. F+ J  A6 h# x4、符合业务逻辑
% j8 R- u& J* h# }4 b如何衍生特征？
0 \8 h" t% J. t" X7 ~0 \  O1 n变量的衍生并不复杂，通常我们会从三种角度出发：
1、数学运算。求和、比例、频率、平均等。
2、时间窗口。有些变量的意义只有在一段时间内才有效，所以针对时间比如说注册如期、交易日期等变量，需要计算其到现在的时间段，完成变量的衍生。
3、交叉组合。GBDT\XGBoost、LDA主题模型、用户画像分等等都可以做特征衍生。
5 w, @0 d9 E% O衍生出来的特征要符合实际业务含义，并且要保持稳定。
( w% @) G+ N( _/ H5 R3、机器学习算法

简单介绍你熟悉的几种算法及其在应用场景中的差别！
一些基本公式的推导，比如LR、xgb之类的，这些可以自己推导一下。
简单评价几种常用算法的优缺点：
1、逻辑回归
' c* Q/ R5 N* u% S3 K优点：简单、稳定、可解释、技术成熟、易于监测和部署
缺点：一定不能有缺失数据；必须是数值型特征，需要编码；准确度不高
5 X) C( E! B; ?- e2 Z: C  h2 k2、决策树
优点：对数据质量要求不高，易解释
) h9 M) W$ h& {$ x2 a& X/ |: ?2 D' Q缺点：准确度不高
0 z* Z9 R8 L& j+ p; a+ U- w3、其他元模型
: t7 k: h! l9 M, p! R4、组合模型
优点：准确度高，稳定性强，泛化能力强，不易过拟合
缺点：不易解释，部署困难，计算量大
3 R# V7 I' B* K2 v' z0 }* @4、模型评估

模型评估的常用方法？
& c, W8 ]- Q0 f& A8 \0 p+ H  J6 d从三方面回答：
& h8 }0 x+ y/ g8 s1、区分度：主要有KS和GINI指标，理解KS的定义及用法
3 |: v/ F; U" q  n- |  g2、准确性：主要有roc曲线和AUC指标，理解AUC的定义及用法
3、稳定性：主要有PSI指标，理解PSI的定义及用法
# Z- D% V) ^4 H5 H: Jauc和ks的关系？
有人说auc是衡量整个模型的排序能力，KS是衡量某个分段的区分能力。
5、模型部署

模型的部署上线应用类似的问题，偏开发，分析人员可能不太擅长。主要就是api接口安装、测试、等级划分、额度设计、风险定价、ABtest的设计等等。
6、模型监测
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上述一些运营数据和风控指标的关注
三 写在后边
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  在全世界，分析能力都有同质化的趋势——大量的技术已经进入这个领域，壁垒几乎已经没了。长期、可持续的优势，来自企业拥有的人才和你手里的数据。

  总体而言，中国的金融科技市场是全世界最先进的，而且领先了很多。不过，在一个领域，中国的进步没有世界上其他国家大，那就是综合数据分析领域。如何更明智地使用数据，是全世界留给中国人的机会。

$ d2 t  l8 Y( m8 ~. q# Q  关于学什么这件事情。原本一直非常犹豫要不要学习编程，现在非常明确了，这件事最好的开始时间是大学，其次是现在，而且必须是直接掌握最先进的编程语言，主攻数据挖掘和数据分析的方向，并与这方面的专业人士建立链接。
——北大经济学博士 香帅老师
: A+ t/ G3 j3 R6 R  ~. l  风险管理绝不只是数据、模型，它是产品、流程和分析的有效结合。好的风险管理能真正理解流程，真正进入流程、着眼于流程。它能理解产品，理解客户和竞争对手的意图，然后将数据和分析与之结合。
——数据驱动风险分析之父 阿什·古普塔
  别怕，难者不会，会者不难，稀缺意味着价值。每当坚持不下去的时候，回头看看你自己走过的那段路，虽然曲折，但异彩纷呈，关键还有这么一群可爱又努力的人陪着。

  q, e9 e2 p9 ?0 O5 m% ?' u  总结经验，昂首阔步，心里装着善良和坚强，到哪都会散发光芒。


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