探索风险模型的全新可能

William | 风险模型岗

从毕业至今,在我9年的职业生涯里,我都在银行从事风险模型的工作。

我们现在说的,或者各家银行通常所说的模型,大部分都是一个PD模型,就是违约概率模型。我们需要通过数据去推测出来,拥有这些数据的人,如果我们给他放贷了,他会不会按时还款,未来是否会违约。就像天气预报,我要用过去的数据来找规律,比如说我通过过去的数据发现当前一天是阴雨天,空气湿度大于80%,第二天就可能会下雨。

来到微众之前,我在两家主流银行工作。主流银行的风险模型数据非常稳定,客群也是比较优质的,像信用卡、房贷、抵押客户等。以往像我们做一个模型可能就放在那跑个两三年,它效果依然很好,不需要像互联网产品那样进行快速迭代。

2015年初来到微众,当时开始做微粒贷的风险模型开发,这是一个全新的挑战——怎样用互联网数据来做风控?互联网数据的维度非常多,什么样的行为都有,而且变化非常快。这是当时摆在我们面前最大的难点。外界并不看好,认为这样做根本不靠谱,从来没有银行做过这个事情。

唯一的方法只有不断分析,不断尝试。还有不断地头脑风暴,记得有次我们要讨论700多个日志,每个日志代表一种数据类型,我们逐条去,看去琢磨:这个数据究竟有没有用,要怎样用。700多条日志逐一讨论,一整天就过去了。

从一纸空白开始,意味着也会面临更大的惊喜,微粒贷的前几版模型做得很密集,我们刚做完一版又接着做下一版,每做一版的时候都有新的发现。总有可以不断优化、不断提升的空间。我们还是用自己的行动创造了用互联网数据做风控的全新可能。

但挑战不会就此停止。因为数据在不断变化,我们的思维方式和技术方法也需要不断去变化和提升。这是一个探索无穷无尽的可能性的过程。

有个数据显示,在微粒贷的客户中,79%是大专以下学历,75%是从事蓝领或者制造业,超过800多万之前都是没有征信记录。当我们能够做出一套行之有效的风控体系,能让更多诚信的人,都能简单、便捷、有尊严地享受金融服务,这不仅是在创造我们自身的更多可能,也是在创造普惠金融的更多可能。