海外金融风控算法实践（Python）_python风控es算法

一、海外信贷现状简介

自国内金融P2P暴雷，国内很多小贷机构便涌入了东南亚、非洲等未开拓的市场，像印尼、印度、菲律宾、泰国、越南、尼日利亚等国家。

分析这些东南亚/非洲国家的市场特点，有低金融包容性（2017年越南有30.8%的人拥有银行账户），对金融的高需求（2017年借贷的人口比例49.0%）和互联网普及率（2018年为66%）和移动连通性，为东南亚金融科技贷款的发展提供了最有利的条件，开启了野蛮生长的模式。

结合这些地域的贷款市场情况，通常征信体系建设及经济情况都比较差，且大部分的用户资质比较差（也并不满足银行的贷款资格）。种种因素下，机构对于放贷用户的信用/欺诈风险的掌握是比较差的，小贷机构坏账率普遍地高（如一些机构的新借贷用户坏账率可达 20~30%，而银行坏账通常在10%左右）。

在东南亚开展的小额贷款产品，普遍是714高炮（贷款周期7-14天，收取高额逾期费用或放贷时提前从本金中扣除利息-砍头息，有的实际年化利率竟达到300%）。

高利率必然带着高风险，这种业务也很容易受到金融监管政策的封杀。

二、小贷风控体系介绍

这么高的坏账情况，如果小贷机构在对借贷用户信用情况的掌握不足，即使高利率也未必覆盖这么高的信用风险。

可见，风控能力是小贷业务控制损失的核心，风控体系通常由 反欺诈（证件信息核实、人脸识别验证、黑名单）+ 申请评分模型组成。

风控好坏关键在于数据获取及积累。一个明显差异体现在于，机构新借贷的用户坏账率是20~30%（里面骗贷欺诈的比重应该挺高），而对于在机构内复贷的老用户（之前有借贷的再重复贷款的用户）坏账率仅有4%。

也就是，对于机构有掌握借贷历史的用户，其坏账率是显著较低的！信贷风控能力的差异其实也就是数据垄断优势的体现！ 对于小贷机构，营销扩展新用户后，如何应用风控模型尽量准确地评估新用户，并给予较低的额度，当其有较好的信贷历史后再提高额度，好好维持及扩充这部分复贷用户就是业务盈利的关键。

海外的小贷机构申请评分模型的数据主要来源有：

• 机构历史借贷记录：如使用同一手机号申请贷款次数、逾期次数。在征信体系建设覆盖不完全的情况下，在机构内（或联合机构）的借贷历史往往也是最有说服力及有效的。
• 客户基本资料：如身份信息、联系方式、职业、收入、借款用途等信息。由于线上申请这些数据往往没有人工审核，信息的可靠性是存疑的，通常可以借助多方数据来核验这些是不是一致及可靠的。
• 征信机构的征信报告：全球三大商业个人征信巨头分别为益百利（Experian）、艾克发（Equifax）和环联（Trans union），可以提供贷款申请次数、贷款额度、信用账户数等信息。但不足的地方在于，对于征信体系建设不完善的地区，覆盖度、信息记录会比较差（本项目验证的Experian实际覆盖度80%左右）。
• 手机短信：短信可以提供很多有价值的信息，如话费欠费、银行卡收入支出、联系人数量、日常闲聊短信、机构催收短信、信贷广告数量。可以通过简单关键字匹配、词袋模型等方法抽取关键特征，进一步还可以通过短信分类、信息抽取（实体抽取）等方法统计催收短信数量、欠款金额、收入支出金额等数据（注：获取短信数据肯定是不合规的，对于机构只想要更多的数据保证，而对于用户急着用钱哪还管什么隐私数据。当前，有些APP已被禁止获取短信、通话记录，这也是要随着监管不断完善。）
• 手机通讯录：可用于统计关联的联系人的逾期次数等特征，以及其他的一些社交信息；
• APP数据：可统计安装信贷类APP、社交类APP的数量，以及app使用率；
• 登录IP、GPS、设备号信息：可以用于关联特征，如同一IP下逾期次数，以及建立IP、设备黑名单；
• 银行对账单数据：如工资流水等信息，可以比较有效体现用户还款能力。

三、申请评分模型实践

3.1 征信特征加工

本项目基于东南亚某国近期的500笔的小额贷款交易（数据源于网络，侵删），获取相应Experian征信报告数据，并用Python加工出滑动窗口的征信特征：如近30天的贷款次数，贷款平均额度、最近贷款日期间隔、历史逾期次数等特征，通过LightGBM构建申请评分模型。

Experian征信报告原始报文包含了个人基本信息、近期贷款信息、信用卡、贷款等历史表现等信息。如下代码滑动时间窗口，提取相应的特征。

# 完整代码请关注公众号“算法进阶”或访问https://github.com/aialgorithm/Blog
def add_fea_grids(fea_dict, mult_datas, apply_dt='20200101', dt_key='Open_Date', calc_key="data['Amount_Past_Due']",groupfun=['count','sum', 'median','mean','max','min','std'], dt_grids=[7, 30,60,360,9999]):
    """
    征信报告使用滑动时间窗口-近N天，加工字段A的 计数、平均、求和等特征.
    fea_dict:最终特征存储的字典
    mult_datas:多条的记录值
    calc_key:数据特征字段的相对位置 
    """
    new_fea = {} # 记录各时间窗口的原始特征
    for _dt in dt_grids:
        new_fea.setdefault(_dt, [])# 按时间窗口初始化
    fea_suffix = calc_key.split("'")[-2]  + str(len(calc_key))   # 前缀备注
    if mult_datas:
        mult_datas = con_list(mult_datas) 
        for data in mult_datas:
            if len(data[dt_key]) >=4  and  data[dt_key] < apply_dt: #筛选申请日期前的记录,报告应该为准实时调用的
                for _dt in dt_grids:
                    if (_dt==9999) or (ddt.datetime.strptime(str(data[dt_key]),"%Y%m%d") >= (ddt.datetime.strptime(str(apply_dt),"%Y%m%d") + ddt.timedelta(days=-_dt))) :# 筛选为近N天的记录，为9999则不做筛选
                        if "Date" in  calc_key or "Year" in   calc_key : #判断是否为日期型，日期直接计算为时间间隔
                            fea_value = diff_date(apply_dt, eval(calc_key) )
                        elif "mean" in groupfun: # 判断是否为数值型，直接提取到相应的时间窗
                            fea_value = to_float_ornan(eval(calc_key))
                        else:# 其他按字符型处理
                            fea_value = eval(calc_key)
                        new_fea[_dt].append(fea_value)  #  { 30: [2767.0, 0.0]}
    for _k, data_list in new_fea.items(): # 生成具体特征
        for fun in groupfun:
            fea_name = fea_suffix+ '_'+ fun + '_' +str(_k)
            fea_dict.setdefault(fea_name, [])
            if len(data_list) > 0:
                final_value = fun_dict[fun](data_list)
            else :
                final_value = np.nan
            fea_dict[fea_name].append(final_value)

3.2 特征选择

考虑征信报告的隐私性，本项目仅提供一份报告示例做特征加工。特征加工后特征选择，关联逾期标签，形成如下最终数据特征宽表。

df2 = pd.read_pickle('filter_feas_df.pkl')
print(df2.label.value_counts()) # 逾期标签为label==0
df2.head()

3.3  模型训练

train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(df2.drop('label',axis=1),df2.label,random_state=1)
 
lgb = lightgbm.LGBMClassifier()
lgb.fit(train_x, train_y,
        eval_set=[(test_x,test_y)],
        eval_metric='auc',
        early_stopping_rounds=50,
        verbose=-1)
 
 
print('train ',model_metrics2(lgb,train_x, train_y))
print('test ',model_metrics2(lgb,test_x,test_y))

仅用征信报告数据的特征，可见对于逾期用户的识别效果很一般，Test AUC仅60%左右（后续还是得寄望于加入些短信类、历史借贷类等数据）。综合分析模型重要的特征，主要为： 

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