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 d: `1 G, B- |( w4 s一 准备工作

( P2 D7 N: l% C, P, d1 w% K  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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  z: b& T% v) D% w  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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  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：

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。

: U  E1 p; j- D9 H  n7 S: W. D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。
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; K2 J9 v  {& t0 `+ l4 j3 k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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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。

4 z, _/ q" c# j& G% X! V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。
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  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。
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( e/ c" e5 E, H  N+ z画个VISIO：
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  E; h, m1 M/ `) a+ [, H2 ^  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）

  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。

1、行业经验
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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。
  W; s8 ~) d* U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。
, S$ g  R& K; Q8 m) y7 y5 A2、知识基础
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（以下详细内容请看笔者其他相关文章）

9 x2 I3 @, W9 _1 o, v  |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。
% g8 I/ D4 d( C; ^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。
( \$ ]' O' `0 J* z( y3 n9 q( r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。
) c, i; {* c! }0 z' z1 _3 I/ S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
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; w5 n& ], m! V8 }( @, cpython | 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。
' e# L) n* r9 O. N1 B（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）

二 面试问题
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1、风控建模

" z, T) K1 }) `) [谈谈你对风控模型的理解？
" P: t/ J, `. W# m' B0 ?
7 E; q% T# E" k5 [0 y) i& K模型如何设计？
可以从滚动率、迁徙率来回答，也可以从反欺诈、ABC卡回答。
+ y. |* T. w3 `0 {$ i& S* x
对客群进行细分建模的本质是什么？
8 Z7 ^8 ]$ y, x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。
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拒绝推断应该怎么做，作用是什么？效果怎么样？
5 ]+ H4 M1 ]: n' ?6 i8 b. L5 i) q（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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% O$ y. g. H, Z. d4 H" r2、特征工程

5 v; ^/ B  v3 d5 T, Q如何对数据做质量检验？
( x8 y% n: C4 x; r$ b0 m- Z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：
1、数据分布。
2、数据集中度检测。
' _8 c, j$ r, M9 U3 \& x3、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。
7 i2 r& \' c; k特征工程流程
# Q, O& u* f7 b# D1 Q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。
筛选变量的常用方法
1 w* i* N) H. S; ~4 T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。
好的特征需要具备哪些优势？
0 _! ?9 T% d- @5 H  V2 n8 G, e1、稳定性高
2、区分度高
3、差异性大
4、符合业务逻辑
如何衍生特征？
变量的衍生并不复杂，通常我们会从三种角度出发：
6 {4 V( l1 f. G  ^/ b1、数学运算。求和、比例、频率、平均等。
2 X% t" e' _8 `5 c2 Z2、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。
2 x6 o  d! T% Y7 t9 t# }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。
衍生出来的特征要符合实际业务含义，并且要保持稳定。
* x; O* q9 f  t6 i- ]3、机器学习算法
9 f5 J* q& P; d9 ~& f
' K4 y5 [9 Y# B9 i1 r  m0 c( q- i简单介绍你熟悉的几种算法及其在应用场景中的差别！
  N' E, i: y* ?8 F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：
& k1 _* r5 {: Y- K1、逻辑回归
% k8 s# ^" [- U6 H$ A  ~8 i+ K优点：简单、稳定、可解释、技术成熟、易于监测和部署
4 n$ w# {7 ^3 f! I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
/ x/ \7 Y5 I9 U2 o- ~' u2、决策树
7 ~0 L5 d8 W; n+ @: l, V% Y, m- P优点：对数据质量要求不高，易解释
缺点：准确度不高
3、其他元模型
3 V( `+ D, n3 H  b9 {4、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
1 H# t2 h  d/ t( X! P( o4、模型评估

5 O5 T" L1 }- Y' G' l$ E# }2 l模型评估的常用方法？
从三方面回答：
5 v9 z( T3 v. p5 B& V1、区分度：主要有KS和GINI指标，理解KS的定义及用法
4 ?  H  @3 o  d8 q4 _2、准确性：主要有roc曲线和AUC指标，理解AUC的定义及用法
) g9 E+ i1 g. n9 \0 k3、稳定性：主要有PSI指标，理解PSI的定义及用法
$ O; U: y1 _; ~9 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。
, `( n' e: ?' V& a- e6 q5 g' I5、模型部署
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. N: |: |+ K: t7 H! ?# J4 j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

上述一些运营数据和风控指标的关注
- x2 c1 B) _, Y7 D三 写在后边

$ z0 H" v# D* j6 |% d; B  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。

* H1 \* W7 |; R: C  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。
5 t6 ]. G7 O( ?" C——北大经济学博士 香帅老师
  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
/ \+ u5 ^) m$ V6 U- V! O5 ]  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。
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  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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