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
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；
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# j! o, [- J3 o  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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# u8 V* R( O4 x. b: S' x6 _2 A. q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。
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. I7 v) L/ ^; [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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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。

6 `; W4 m3 P3 j/ `0 }6 [7 I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。

/ f1 i. n8 Z+ \. u" v# ]2 d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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% t2 g2 {( T( Z: T' K" J# I  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。


/ ]; r6 {( [' p% Z- v: j3 N) V$ Y( b画个VISIO：

, S1 y2 O( J% }: Z  m, b  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）

2 R+ B2 Q1 A$ t( ?* M  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。

+ t9 t1 a/ f+ O1、行业经验
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- e! |$ R1 R" A: e) I7 W$ I- I, d$ o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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' i+ t* f' `/ X" W: D" _! o（以下详细内容请看笔者其他相关文章）
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* \+ l. v+ H% {0 k! @' V0 [/ X% h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。
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。
/ Z' P7 T. u' K% T8 U+ X* k& X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。
! R2 |! o8 o* T0 _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

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。
（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）

9 f6 E$ I: p  y) B' L, A二 面试问题
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1、风控建模

谈谈你对风控模型的理解？

1 d. A. @/ C3 Z6 a模型如何设计？
3 [# [) T; }$ v7 ^) o2 f$ G可以从滚动率、迁徙率来回答，也可以从反欺诈、ABC卡回答。
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对客群进行细分建模的本质是什么？
; l1 v% ]7 |; n+ s/ S2 M" L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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: v; O2 e2 h1 G# X: _拒绝推断应该怎么做，作用是什么？效果怎么样？
% Y' T* k$ z9 A2 d/ v3 Z7 S9 Q（多查资料，博学审问慎思明辨）

简要说明下标准评分卡开发流程
% O( C( {& |7 s; U& o（多查资料，博学审问慎思明辨）

1 D" u% R+ f* Y4 [" _' s2、特征工程
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5 `* p6 x" |3 _7 o' y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。
2、数据集中度检测。
' ?* h! U; s0 z7 q5 ~! 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。
特征工程流程
  F1 N# y' I* X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
+ j( ?& G, i, p7 d# U! G' Q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？
+ m; `% _3 {5 r! Q0 Z8 b1、稳定性高
+ r6 Z% R$ n: A; y! j  y2、区分度高
2 U) v& v1 W$ s- `1 t8 u3、差异性大
4、符合业务逻辑
- B, j) Z3 L  V) ^* C3 i9 g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：
8 H7 Y  P6 y  M# u4 k2 ^1、数学运算。求和、比例、频率、平均等。
6 q) \+ T2 \4 ^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。
! C, C, E8 c4 O' q3、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。
. ^  r# v5 p$ U9 q' A: P  n& v衍生出来的特征要符合实际业务含义，并且要保持稳定。
  x8 E; o3 B1 a/ K% }0 a7 w9 R/ f3、机器学习算法
' N7 h/ K) d3 }$ g, t# {
简单介绍你熟悉的几种算法及其在应用场景中的差别！
, K/ h% J: v' ]8 m0 d4 C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：
6 ^* E& R6 S; E0 X$ z1、逻辑回归
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
2、决策树
- b$ I2 Z* j" u* \1 g9 r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
2 C: B/ {2 A% I  j+ X4、组合模型
优点：准确度高，稳定性强，泛化能力强，不易过拟合
# `. V- \! ~$ }- l0 M/ I/ }& q: _缺点：不易解释，部署困难，计算量大
# D/ R' h, `( c" j; I8 U  |; ~, R  I4、模型评估

模型评估的常用方法？
/ c/ B, h& _, W9 h: Y8 ?9 _) l从三方面回答：
1、区分度：主要有KS和GINI指标，理解KS的定义及用法
( i. ~. z8 z% O: a2 U( _2、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？
7 y- F) B4 V3 u# L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

3 k2 f: n! |' V2 M- a9 f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。
- K/ q) q! E, |7 ~. s6、模型监测

上述一些运营数据和风控指标的关注
三 写在后边

& p8 Q$ n3 c  U* Z  I- o" M  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。
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* h4 O% T6 Y4 y  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
  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
3 y7 k3 g( {" k2 ]2 N4 R5 q  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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