01
信用评分建模
信用评分业务在中国的发展可以追溯到20世纪80年代。目前信用领域的评分方法主要是建模。
从狭义上讲，风险控制建模的本质是基于历史数据建立对未来业绩的预测。以信用评估为例，就是通过已经掌握的一些用户信息和还款表现数据，找出可能的因果关系和相关性。如果这个关系定义为F，用户信息定义为X，还款绩效定义为Y，那么整个事情就像下图的公式一样。建模就是用“普适性”为F寻找最优解。
比如下图，红色代表已知的坏客户，蓝色代表已知的好客户。建模就是尽量找一个如下图的函数曲线，尽可能的区分它们。当然，这条函数曲线只是“试图”区分它们，但很难完全区分。一旦找到这样一个“可用且通用”的功能，就可以判断未来新用户的信用质量。
之所以说求解这个函数关系是狭义的建模，是因为有时候这个函数不一定是一个公式或者一个可以直接表达的程序，比如通过一系列的风险控制规则和策略来实现，也就是一个解。
按照惯例，标准建模过程从数据准备开始，包括数据采集和特征工程。然后进行模型开发，包括确定函数形式、选择算法组合和拟合参数；最后是模型检验和迭代优化。
随着大规模分布式计算技术和人工智能技术的发展，现在已经能够为许多结构化数据自动生成特征。对于输入的元数据，可以自动抽象为实体、关系和变量，然后通过变换、聚合等算法提取基本特征，最后通过符号回归、onehot编码、深度学习嵌入等算法导出特征变量。
基于目前所有的科技手段和数据资源，从特征提取到筛选，到算法选择和参数优化，最后到模型集成和样本检验，可以实现全过程无人工干预，完全通过程序代码实现建模过程的自动化到计算的智能化，从而实现这样一个输入数据输出模型的黑盒平台。
02
资源的最优配置——风险定价
金融的本质是给风险定价。
所谓风险定价，就是给资产的风险定一个价格，这个价格反映的是风险和收益的关系。总的来说，两者之间是正相关的。风险越大，保费越大，回报越高。
以银行为代表的传统金融风险定价体系，主要考虑客户风险、经营状况、目标利润率、自身成本、资金供求关系、市场利率、基准利率等因素。
在一定程度上，银行虽然有一套相对固定的评估客户风险的程序，但很多时候除了查央行征信和流水，还是靠线下操作。在确定客户情况的基础上，还要考虑银行的放贷成本(包括边际成本、运营成本、人力成本等费用)和基准利差。因此，近年来，随着利率市场化进程的加快，商业银行的传统贷款业务出现萎缩。为了保持足够的利润水平，银行纷纷拓展资产管理、托管等表外业务，转向利润率更高的小微企业贷款、小额贷款、校园贷等新型贷款业务，这对商业银行的风险定价能力提出了更高的要求。如何实施规范灵活的定价策略，如何实施高效快速的差别定价，已经成为商业银行迫切需要解决的问题。
因此，将前沿高科技与风险定价相结合，使得智能风险定价的呼声越来越强烈。事实上，在互联网金融和金融科技领域，智能风险定价已经成为现实。
对于金融机构来说，智能风控并没有改变底层的业务逻辑，与传统金融的风控模式、建模方法和原理也没有本质区别。只是因为大数据的引入，可以获得更多维度的外部数据，比如客户行为、电商消费、运营商数据、地理位置、购物习惯等等。与传统财务数据(如央行征信、交易流水、资产状况、财务报表等)相比，)，这些数据虽然与客户违约没有必然联系，但增加了更多的风险因素和变量，可以从更多层面刻画客户风险观，提高风险定价和违约计算的效果。
具体来说，风险定价有两个关键点:一是降低成本，包括获客成本、运营成本、资金成本和风险成本，是基础定价的基础；二、对客户进行了解，对客户进行分类，对匹配风险更大的客户进行定价，关键是要有足够的客户履约时间数据，包括但不限于客户基本信息数据、信用数据、外部第三方数据、失信信息数据、贷后还款数据。
其实前面说的“用户画像”是风险定价的基础，它的底层是机器学习。此外，大量的数据也不容忽视。因为无论是要做客户分组还是精准营销，都要先把用户数据正则化，转化成相同维度的特征向量，这样才能用到一些算法，比如聚类、回归、关联、各种分类器等等。
一般来说，风险定价的作用在于:
一是对于信用度高的客户，可以降低费率，对于信用度差的客户，可以提高费率，实现资金的有效配置，有利于资源的优化配置；
第二，鉴于原来银行只做了20%的用户，更多信用资质一般的用户得不到现代金融服务。通过差异化定价，让更多的人获得金融服务，实现真正的普惠金融。
第三，通过贷款业绩数据反馈的形式，也可以更有利于贷款人约束和规范自己的贷款行为，珍惜自己的信用业绩，减少更多的产品逆向选择用户。
可见，所有这些技术都离不开数据的支持，无论是用户画像还是反欺诈、建模还是风险定价。因此，如何获取数据，以及如何合法合法地使用数据，如何在保护个人隐私和确保数据安全的同时最大限度地发挥科技能力，是当前的一个重要问题。
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原文地址"消费信贷中的智能风控｜智能风险定价时代来临，但你真的了解吗？"：http://www.guoyinggangguan.com/xedk/268350.html。
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