风控模型、规则和策略的区别与关系

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风控模型、规则和策略的区别与关系

风控或模型开发新手常常搞不明白，评分模型和规则之间有什么差异，为什么已经有评分模型了，还要再制定一些看起来比较相似的风控规则，是不是有些重复、多此一举。

这篇文章就跟大家聊聊，风控模型、规则和策略之间的关系，它们到底有什么异同。

一、什么是评分模型？模型有何作用呢？

模型是根据客户的各个特征维度量化而成的指标，通过数理统计的方法，选择区分度相对较高的几个，并赋予不同的分值，来评估客户的信用风险等级。

开发模型需要具备一定的样本量，通过样本反映出的普遍规律，或辅助以专家经验，来研究和分析客户的风险情况，最终结果多以综合评分的形式展示。 二、什么是规则？规则有何作用呢？

根据业务经验，有一些风险情况很少发生，然而一旦发生，导致风险的可能性就会非常大，而这些情况通过综合的评分难以体现，很容易被其他指标的表现所“平均”掉，但通过规则却能够比较明显的表现出来，是一种很直观的专家经验。

三、模型和规则又有什么关系呢？


第一，通常模型反映的是整体的、主要的、一般的规律，是各种风险指标的综合表现，分数的高低可能是多个因素导致，而规则反映的是局部的、次要的、特殊的规律，单一维度，简单明了，代表极端情况。

第二，模型可以将复杂的业务问题简化，但仅使用评分并不能完全保证风险的有效控制，而且部分指标也难以直接作为变量放入模型中，那么就需要通过规则捕捉难以在评分中表现出来的特殊的风险特征，对模型进行补充。

第三，规则的灵活性比较高，根据风险变化，可随时增加会删减，但模型的调整则需要较长的时间监控、一定的数据积累才能完成。

第四，模型中使用的指标，在规则中也可以重复使用，这是因为虽然指标相同，但是使用的方法和目的不同，主要涉及两种场景：

规则中已经使用的指标，在计划上线的模型中作为变量再次使用，那么规则在前是红线，一旦达到阈值触发规则就会直接拒绝或者转人工，未触发规则的客户才会进入模型审批，能够快速排除极端风险；

规则设计之初并未使用到的指标，作为变量进入模型，但该变量经过验证后发现非常有效足以作为单规则或交叉规则使用，那么新规则应用后，该变量会发生偏移，

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