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现将原知乎文章同步至本博客中：风控策略调优讲解及案例分析
https://zhuanlan.zhihu.com/p/504188902
1: 策略调优简介
1.1: 什么是策略调优
客户有生命周期，与客户风险对应的风控策略，也存在着生命周期。而策略调优，就是为了限制风控的上限，有效地结合数据、规则、模型来实现业务目标。
1.2: 策略调优应用场景
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资产质量朝变坏的方向发展
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逾期率升高，风险升高
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通过率下降，收益下降
1.3: 策略调优的分类
策略调优主要A类和D类调优
| A类调优 | D类调优 | |
|---|---|---|
| 样本选取方式 | 在通过的客户中寻找差客户拒绝 | 在拒绝的客户中寻找好客户通过 |
| 通过率影响 | 将会降低通过率，且降低逾期指标 | 将提升通过率，逾期指标可能增加 |
| 分析方式 | 离线即可完成量化分析 | 需要决策引擎标记豁免样本分析 |
1.4: 策略调优的主要步骤
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分析需求，确定策略调整环节
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是A类调优还是D类调优
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量化分析调优阈值
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预测按照方案调整后的效果
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调整后验证结果与预计效果是否一致
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重复修正
2: A类调优讲解
A类调优主要用于回捞，分为两种： 传统型 、临时型
2.1: 传统型调优
在传统型指的是策略搭建的时候分为两个阶段，即第一阶段和第二阶段。
假设第一阶段采取的是保守型策略，比如会将客户氛围ABC三类（A表示好的客群，C表示坏的客群，B表示中间客群）
?保守型策略首先会做A类客户，后续会逐渐下沉，开始做B类客户：
?针对上述，A类传统型调优步骤大致可以分为：
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将B类部分客户准入
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需要准入B类的客户具有行还款表现，如等待30天，60天后得到还款行为表现
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重点分析核心指标，逾期天数与B类准入客户的关系（既有X，又有Y标签，到这一过程就属于D类调优）
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分析B类准入的客户通过率会有多大的提升
注意的问题：
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新准入的客群可能导致可群分布发生变化，如原先某个条件下的客户占比5%，B类客户准入后，数据量增加，导致原先的占比变为3%
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注意逾期率是否超过B类客户之前准入前的逾期率，评估资产变化情况
A类传统型调优的难点：
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样本量的控制，样本量太大，会导致风险难控制；样本太小，则难以得出结论
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迁移分析，B类可入准入后，需要做迁移分析
2.2: 临时型调优
有批量策略分析和逐条策略分析两种方法，适用于需要快速提升通过率的场景。
(1) 针对批量策略分析：
主要方式是找好客户，挖掘一些好客户中明显的变量，然后进一步挖掘这些好客户中的明显变量有没有将其他客户拒绝的，查看这些被拒绝的比例，如果太小，选择忽略，如果比例合适，可以选择回捞，该方法对通过率的提升会大一些。该方法不需要做逾期预测，因为有一批同样条件的客户有逾期表现做支撑的。该场景和D类调优类似，区别在该场景是找好客户，而D类调优是找坏客户。
(2) 针对逐条策略分析：
通过单变量分析，但一般情况下，对策略提升影响较小。
2.3: A类调优案例
针对临时型调单变量分析案例，假设场景为拒绝率上升，我们已经通过单变量分析客户多平台数，得到下面两个分析结果（作为对比，查看哪个更适合做回捞）。
?
答案是第一种，因为多头借贷数量往往与逾期成正比，但是结果2中的平台数为6的逾期率已经发生跳档，如果直接放开平台数为6的，风险会更高。相反，结果1中的平台数为6的逾期率没有陡增(跳档)，可以有理由相信平台7中的也具有相似性，可以进行回捞。
继续，假设以结果1进行回捞，现有多平台数分布&逾期分布如下：
?
步骤：
第一步：预测逾期概率；已经有了各个多头（1-6）数量及对应的逾期概率关系，可以做一个预测（预测第7,8）方式可以用模型预测。
第二步：预测逾期人数；因为原始数据中已有7-10多头数据的占比，第一步中已经预测了违约概率，那么就可以得到预测的违约人数。
第三步：假设将多头平台数为7的准入，那么可以计算准入7后的总体逾期率（因为已有1-7的人数，并且1-6的逾期人数已有，7 的逾期人数已经预测出来），最后将准入7 的逾期率与准入前的进行对比
第四部：做优化， 前面几步不够精细，原因在于通过率和逾期率，因为放进来的7并不一定能够全部通过。通过率优化：如1-6中，该条规则最终通过的数量为A，该条规则通过但是被其他规则拒绝的数量为B，那么该条规则的影响系数为C=A/(A+B) ,根据得到的系数C，在计算7的通过人数时，可以乘以该系数，得到类似真实场景的通过人数。逾期率优化：因为原来是根据1-6的逾期率进行预测7的逾期率，但实际上很可能在7-10发生跳档，真实逾期率会比预测逾期率高很多，这时候等上线之后，需要及时观测(如果已用相关经验，可以直接敲定多头数量设置多少合理）
最终，我们得到现有多平台数分布&逾期图和预测值分布：
?备注：
1：理论上，多平台借贷数和逾期呈正相关关系，我们可以采用线性或非线性模型，对1-6的多平台数进行拟合，预测7-10的FPD30的值，为了简单案例简单计算，我们假设多平台借贷数每增加1个，FPD增加0.7%。但上图中左子图的多平台数为6时，FPD增幅为负值-0.7%，可以视为异常。（在对1-6拟合的时候，可以忽略-0.7%)
2：假设多平台借贷数每增加1个，FPD增加0.7%，得到7-10的FPD30的数值（作为预测值）
3：假设将多头平台数为7的准入，那么可以计算准入7后的总体逾期率（因为已有1-7的人数，并且1-6的逾期人数已有，7 的逾期人数已经预测出来），最后将准入7 的逾期率与准入前的进行对比
最后确定方案，豁免部分客群，确定规则阈值：
?
3: D类调优讲解
D类调优主要分为两种：
1：规则类调优，基于业务经验，比如原来的哪天规则比较宽松，可以适当进行收紧
2：利用Vintage 逾期指标去分析调整
3.1: D类调优案例
以下通过Vintage 逾期指标讲解D类调优案例：
?分析：各月的逾期率均上升，说明资产变坏，这时候需要做策略收紧。
分析思路：
1：由于贷前和贷中都是资产入口，因此进行指标拆解，分析到底是哪个部分造成逾期率上升
2：再进一步进行指标拆解，贷前和贷中均有新客户和老客户，因此vintage拆分为新客户和老客户
上图的逾期最高点在6%附近，进一步查看新老用户的逾期率最高点
确认调整贷前策略还是贷后策略：
?可以看到新客户影响更大(超过6%)，并且新客户的每个月逾期率都高于老客户。
换一个维度，进一步分析，查看不同地域的vintage，或者不同年龄段的：
?
调整方案：
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进一步分析其他城市里，哪些逾期率比较高
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挑选部分逾期率较高的城市做准入限制
相关参考
本文是FAL量化风控全线条训练营的听课笔记，对此感兴趣的可以去关注FAL金科应用研究院的公众号、知乎、官网去了解相关内容。现将核心内容进行整理，补充一些自己的理解和总结，便于结合自己当前工作内容，提升认知。
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