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
! s9 m/ A3 l9 c9 p" b一 准备工作
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  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：

  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；

# g- s2 T5 z# f5 i+ t  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。

' Z0 |3 I4 X3 f5 i+ y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。

( r8 g4 a$ W3 x8 Y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。

1 G$ u  [" @  N( \& @$ |! i) n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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: }5 K6 r' u2 V# P2 ]- ~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。

3 Q4 e9 K& G0 P- O  ~6 D8 V  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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画个VISIO：
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. Q) |; F6 E3 [, ^" Q# I" x' R$ J  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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7 H8 Z* N2 O# K+ s) w  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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1、行业经验

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。
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
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（以下详细内容请看笔者其他相关文章）

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。
- G- i! e1 ~, p8 ~' C$ w- J1 a% U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。
) B; g$ S. v! D) Q7 b$ ^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。
2 F# B$ A% _7 v0 `; r! X0 k2 O3、代码能力
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0 t! P6 g  Y: R1 _- [- J, t0 {python | 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。
" c  ~8 z  K9 r: K8 |（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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# I! y/ J0 M( z( L5 `) H" u9 T二 面试问题
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8 \( X2 w/ ?- s2 g, J1、风控建模

& M, [" M+ B' T0 e, n) q. Y  T! U谈谈你对风控模型的理解？

) e+ j4 M  I: Q6 R( t) e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。
# D  g- a+ W. v; r1 h
: `) e8 K: [/ U对客群进行细分建模的本质是什么？
8 o4 v8 b- k* J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？
2 N/ O) v1 i" x6 k7 x（多查资料，博学审问慎思明辨）
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: B1 y: x6 x! w7 O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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1 `3 s/ v4 o5 {; P% W+ h2、特征工程

如何对数据做质量检验？
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。
8 C' ]4 u, @4 g& E9 x2 \2、数据集中度检测。
4 V; ~' f5 W% O' j3 d; E7 R- Y3、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。
) V* V/ ~- P( M- Q4 L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。
6 j5 ~( O: w  j. ]" v% o! a筛选变量的常用方法
8 D5 }; Y- j) 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。
4 F9 _- C8 M1 @7 c2 L% x% A. D好的特征需要具备哪些优势？
; P0 |* t% j  r1、稳定性高
/ T2 x8 {4 s- P- w1 w* F- g5 k2、区分度高
7 |% k* T# d8 O3 ?$ L3、差异性大
4 O- X# R+ h+ s4、符合业务逻辑
如何衍生特征？
; n4 k3 b2 W$ n, T) _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。
: f/ L. a! G) K衍生出来的特征要符合实际业务含义，并且要保持稳定。
' f. W4 b1 X! S3、机器学习算法

  A9 S) P. p5 g) K2 U9 U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。
# g" M0 l7 m3 C$ \' B# Z4 H% Q简单评价几种常用算法的优缺点：
. K. N; z1 F/ `/ }. x' m$ I3 A1、逻辑回归
3 @4 _8 @: z9 w  w2 b优点：简单、稳定、可解释、技术成熟、易于监测和部署
' q$ `% C. V$ }, t+ z) y' g/ G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
% W  C! J  i( _& z8 H" y/ ]) b: |2、决策树
3 {/ M/ T4 l) e' g% w$ x: e" z优点：对数据质量要求不高，易解释
" E( u) G( n# i) p8 d# F% P缺点：准确度不高
7 h# n& ?7 `" C9 o$ u6 R9 |3、其他元模型
7 h2 ^! H. o/ S) R1 @0 t4、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
4、模型评估
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模型评估的常用方法？
0 p  w6 `2 M( x从三方面回答：
/ s0 ]" Z( I5 E& r1、区分度：主要有KS和GINI指标，理解KS的定义及用法
) A# i# h! s6 n( z1 L) c$ F2、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
auc和ks的关系？
8 Q2 M: ~+ u0 A7 M- H: m* L5 \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

- R9 O8 U7 z( s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
( g) J8 N9 N1 K$ @1 L. U三 写在后边
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# P1 W' q# F8 @  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。
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  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。
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  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。
) w" S7 u7 o, [: W——北大经济学博士 香帅老师
1 r7 d9 Q- P$ e' u. E  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
  A/ O* K( ^( j; K% y  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。

  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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