授信模型：
芝麻信用
1.身份 穩定性
2.履約能力 兜底性
3.信用歷史 歷史性
4.人脈關係 穩定性+若價值性
5.行為偏好 真正價值
一. 資料變數
1.原始變數
2.衍生變數 時間，函式，比率
在選擇變數的時候，基於rmf，一年的資料
二. 資料處理
迭代優化，前期不會很複雜
數值和字元型缺失性和合理性檢驗
數值型字段相關性驗證
字串欄位的離散性處理
字元型性：一般採用專家打分法
小學 0-20 初中20-40… 所有變數均變為數值
資料標準化：資料在量級和量綱上相差很大，沒有可比性，對所有字段進行標準化，標準化的方式對後面模型效果沒有影響
三. 建模前的思考
在不同時期的權重不一樣，所以每個模型都要單獨建模，在建模前需要把業務目標理一理，這樣才能找到用什麼模型
邏輯上就是：根據使用者的資料，算出違約的概率，而這個概率也可以轉化為使用者的分數，所以邏輯回歸模型可以使用。
假設該模組包含的字段有最近乙個月主動查詢金額機構信用次數x1，最近乙個月需要還貸總額x2，最近乙個月逾期總額x3
那麼其違約的概率
p= 1/(1+e-(ax1+bx2+cx3))
四. 模型離線效果評估
混淆矩陣和roc曲線
roc 曲線：根據混淆矩陣做出的，區分模型能否把好壞樣本分開的乙個圖，一般取roc下面的面積auc，來衡量模型效果
越大越好，一般0.6以上
在實際過程中，最重要的是壞賬率這個評估指標
五. 模型的執行週期
在產品初期，因為模型的變數太多，所以模型的迭代速度非常快，基本每月都要跑一次，可能出現某個使用者分數奇高，這是正常的，這些都需要不斷的調整權重和係數，慢慢優化才行，最終還需要模型落地
六.模型落地
落地場景，模型準確率高才合作
多維度評估，芝麻信用只是乙個參考維度
一般這樣：機器呼叫該使用者央行的徵信，介面呼叫使用者的芝麻分 該使用者在招聯的信用評估情況，結合三者，出一套授信方案，模型基本正式使用
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在這個圈子裡面已經摸爬滾打5年之久，但是一直都是逛園子，從來沒有寫過部落格，最近突然想把自己的一些心得分享出來，第一次寫部落格，可能寫的不好，希望大家不要噴，口下留情。今天是我的第一篇部落格，所以也沒有好好的準備，就簡單的寫一些。因為目前工作的原因，接觸了一些網際網路金融方面的知識，之前我對比如說 ...