向前金服智能风控平台核心：智能风控决策引擎
向前金服自主研发的智能风控平台“听风者”上线以来,向前金服实现了对信贷活动的全生命周期风险管理,对于降低逾期率、提升企业营利性及促进行业健康发展发挥了重要作用。作为智能风控平台的核心工具,风控决策引擎在智能风控平台中起着至关重要的作用。
智能风控决策引擎实际上是一系列风控规则的集合,它集线上审批、用户信用评分及群体细分、信贷决策为一体,通过整合内部基础数据和外部海量数据,并进行数据加工、数据分析、数据挖掘,提炼出对风控决策有价值的信息。风控决策主要识别两种风险,即绝对风险与相对风险。对于绝对风险,决策引擎的输出结果是“拒绝”,即命中则拒绝;对于相对风险,决策引擎有两种输出结果:一类是风险评分,用于衡量风险大小,风险评分越高,风险越大;一类是信用评分,用于衡量信用资质,信用评分越高,资质越好。
风控决策引擎具有响应高效、稳定可靠等特点,并可设置不同角色进行分权限管理,风控规则配置灵活,支持多数据源调用,结合其业务统计报表等功能,极大地提升了自动化审批率及风险管理效率,为风控模型的打造、迭代提供更多助力。也就是:
1.规则、参数可配置:风控的核心思路是基于大量真实的样本数据,把逾期用户的特征提炼出来,并从概率学的角度上进行剔除,从而保证剩余用户群的逾期概率处于一个相对较低的区间。
在提炼数据与释放作用的过程中,会使用到“参数”的定义。随着业务的发展,数据样本与内容不断变化,可能会出现原本设定的参数过于严谨而导致审核通过率较低,或者是设定得过于宽松而导致逾期率较高,这就需要进行动态调整,也就要求风控决策引擎是可配置的。具体来说:
(1)非刚需与必要的风控规则要能“开关化”,对于一些并非关键作用的规则,设置“开关”可根据实际业务和用户群来灵活决定是否触发该规则。
(2)风控规则的分支、参数可灵活配置,合适的参数需要通过数据分析得出,需要在调整和验证的过程中逐渐形成。同时,“参数”要可以根据结果指标自动调整。
2.优先级执行:风控决策引擎是一堆风控规则的集合,通过不同的分支、层层规则的递进关系进行运算。实际运用中,如若已经触发绝对风险规则,结果必然是“拒绝”。这时,就不需要执行整套规则,可以节约大量的时间和性能成本。所以,需要根据以下的通用顺序来决定优先级执行。
(1)自有规则优先于外部规则运行。
(2)无成本或低成本的规则优先于高成本的规则运行。
(3)低性能消耗的规则优先于高性能消耗的规则运行。
3.规则及结果多样化:风控引擎中的规则有很多种类型,规则的“参数”决定了区间和上下限范围,有区间规则就必须有相应的多个结果。多样化的结果有助于风控引擎后期扩展,以满足不同业务使用场景的需要。
4.风控模型高度量化:风控建模需借助于函数的定义,此外也可以借助评分卡的机制进行补充。而评分卡的模式在另外一方面也作用于系统审核与人工信审,譬如高于X评分的订单申请,系统直接通过;处于X与Y之间的评分,则需人工审核,甚至通过电话联系;而低于Y评分的,则系统直接拒绝。
