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農(nóng)商行數(shù)據(jù)建模

課程大綱
第一節(jié)：數(shù)據(jù)模型——數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心能力
一、什么是數(shù)據(jù)模型
1、數(shù)據(jù)模型（Data Model）是數(shù)據(jù)特征的抽象。
2、數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫(kù)管理的教學(xué)形式框架
1）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 
2）數(shù)據(jù)操作。
3）數(shù)據(jù)約束。
3、數(shù)據(jù)模型的優(yōu)缺點(diǎn)
二、數(shù)據(jù)模型關(guān)鍵詞
1、數(shù)據(jù)模型是一組符號(hào)集合
2、數(shù)據(jù)模型是用來描繪、溝通數(shù)據(jù)需求的
3、數(shù)據(jù)模型是簡(jiǎn)單易懂、標(biāo)準(zhǔn)的
4、數(shù)據(jù)模型是便于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的
三、為什么需要數(shù)據(jù)模型？
1、各方達(dá)成共識(shí)的有效工具
2、提供觀察系統(tǒng)的整體視角
3、規(guī)范業(yè)務(wù)規(guī)則的概念含義
4、有效溝通需求的重要媒介

第二節(jié)：數(shù)據(jù)模型建立與應(yīng)用 
一、數(shù)據(jù)建模標(biāo)準(zhǔn)流程
1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備——潔凈數(shù)據(jù)與混亂數(shù)據(jù)
2、數(shù)據(jù)清洗——缺失值、冗余值、錯(cuò)誤值等等
3、數(shù)據(jù)初步探索性分析——箱線圖、頻率直方圖、熱點(diǎn)圖等等
4、變量篩選——單因子變量分析、變量聚類、回歸森林等等
5、模型開發(fā)和篩選——線性模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法
6、模型監(jiān)控——邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、支持向量機(jī)
二、SCORECARD建模方法論
1、 S = SAMPLING 
2、 C = CLEANSING 
3、 O = OPTIMIZATION 
4、 R = REGRESSION 
5、 E = EQUALIZATION 
6、 C = CONFIRMATION  
7、 A = ADMINISTRATION 
8、 R = REVIEW 
9、 D = DOCUMENTATION
三、評(píng)分卡開發(fā)步驟
1、量化評(píng)分卡定義（A卡B卡C卡）
2、量化評(píng)分卡與專家評(píng)分卡
3、區(qū)別量化評(píng)分卡流程開發(fā)步驟
4、淺談驗(yàn)證評(píng)分卡指標(biāo)
5、評(píng)分卡衡量指標(biāo)-ks值
6、專家評(píng)分卡流程開發(fā)步驟
四、大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)與數(shù)據(jù)建模
1、生物特征識(shí)別
2、機(jī)器學(xué)習(xí)與模型迭代
3、大數(shù)據(jù)風(fēng)控決策平臺(tái)
五、建模過程示例

第三節(jié)：一鍵式智能數(shù)據(jù)建模
一、智能建模過程
1、自動(dòng)識(shí)別變量類型
2、生成*決策樹
3、機(jī)器學(xué)習(xí)模型迭代
4、由業(yè)務(wù)人員進(jìn)行的策略管理
5、智能化策略部署
二、Sas建模流程 VS 智能建模流程
三、一鍵式智能建模銀行落地實(shí)際案例
1、銀行個(gè)人分期違約預(yù)測(cè)案例
2、銀行小微企業(yè)信貸客戶違約預(yù)測(cè)案例

第四節(jié)：策略規(guī)則VS數(shù)據(jù)模型
一、風(fēng)險(xiǎn)決策的架構(gòu)
1、策略規(guī)則+評(píng)分模型
2、策略規(guī)則+模型規(guī)則
二、評(píng)分模型三大盲區(qū)
1、建模數(shù)據(jù)集VS實(shí)際貸款人
2、歷史模型數(shù)據(jù)VS未來實(shí)際情況
3、目標(biāo)變量界定VS實(shí)際商業(yè)目標(biāo)

第五節(jié)：風(fēng)控策略概要
一、多維度數(shù)據(jù)策略規(guī)則
1、社交及短信維度規(guī)則
2、移動(dòng)設(shè)備維度規(guī)則
3、外部數(shù)據(jù)源規(guī)則
4、多維度評(píng)分卡規(guī)則
5、行為數(shù)據(jù)規(guī)則
二、風(fēng)控審批策略的類別
1、經(jīng)濟(jì)能力維度(月收入、工資流水等信息)
2、app信息維度(貸款A(yù)PP安裝個(gè)數(shù)、短信命中高風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵詞)
3、基本信息維度(年齡、性別、工齡等信息)
4、信用歷史(征信貸款信息、還款記錄)
5、行為表現(xiàn)(活動(dòng)軌跡、登陸時(shí)間、注冊(cè)時(shí)間等信息)
三、風(fēng)控基本量化指標(biāo)
1、FPD（首期逾期）
2、CPD（當(dāng)前逾期）
3、flow rate（遷徙率）
4、vintage（賬齡分析）

第六節(jié)：建模數(shù)據(jù)來源與場(chǎng)景選擇
一、精準(zhǔn)建模的數(shù)據(jù)來源
1、H5渠道
2、API渠道
3、SDK渠道
二、如何選擇第三方數(shù)據(jù)源（以黑名單為例）
1、SR（查得率）
2、CR（覆蓋率）
3、ERR（誤據(jù)率）
4、EDR（有效差異率）
5、IDR（無效差異率）
PS：以黑名單測(cè)試為例
二、準(zhǔn)入策略的制定
1、基礎(chǔ)認(rèn)證策略
2、貸前反欺詐策略
3、黑名單策略
4、特殊名單策略
5、信用風(fēng)險(xiǎn)策略???
三、風(fēng)控白名單
1、銀行與第三方聯(lián)合建模——解決方案詳析
2、內(nèi)部數(shù)據(jù)探索——標(biāo)準(zhǔn)與應(yīng)用
3、外部數(shù)據(jù)匹配——如何選擇???
四、規(guī)則閾值cutoff的設(shè)定
1、通過評(píng)分找到風(fēng)險(xiǎn)被低估的區(qū)間
2、評(píng)估擬拒絕人群收益風(fēng)險(xiǎn)比
五、D類調(diào)優(yōu)、A類調(diào)優(yōu)及數(shù)據(jù)模型調(diào)整
案例講解
六、信用多頭策略與數(shù)據(jù)模型調(diào)整
案例講解

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