什么是风控模型算法?风控模型算法有哪些?

风控模型算法常见于金融领域,包括但不限于商业银行、持牌消费金融公司、汽车金融公司、互联网金融、保险公司、互联网上市公司等各行各业。随着NLP、机器学习算法、神经网络技术等快速发展,大数据风控模型已经广泛应用于各类商业领域。

一、什么是风控模型算法?

风控模型算法是一个比较泛泛的概念,包括很多内容,依据贷款流程,可以分为贷前、贷中、贷后风控模型,依据风险控制的对象又可以分为企业风控模型和个人风控模型,其中企业风控模型基于场景又可以细分为财务风险模型、税务风险模型、担保风险模型、订单和库存风险模型、进出口风险模型、关联风险模型、僵尸企业识别模型等等,而这些模型中又包括各种各样的算法,其如在金融风控模型中,常用的且比较经典的算法——逻辑回归(logistic回归)、决策树、线性回归、神经网络、K均值聚类分析、极限梯度模型。

二、风控模型算法有哪些?

1、逻辑回归模型

逻辑回归模型最早可以追溯到 1830 年代,当时比利时统计学家 P.F. Verhulst 发明它来描述人口动态。

之所以常用于风控模型,主要在于其优点比较突出,包括但不限于该模型结果可解释较强,模型适用性较好,可以适用于连续性和类别性自变量,此外,预测结果是介于0和1之间的概率,因此,该算法被广泛使用。

2、风控模型算法—层次聚类算法(Hierarchical Clustering)

层次聚类算法将相似样本合并为为一簇,并不断迭代,生成聚类的过程,如下图

K均值(Kmeans)聚类算法是一种无监督学习聚类算法。对数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织。通过指定想要划分的类别个数K,将没有标注的 M 个样本通过迭代的方式聚集成K个簇。其中,样本间的相似度以样本之间的距离作为指标来划分。

备注:Kmeans算法的所有账户聚类结果 K=3

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3、XGBoostT

XGBoostT全称极限梯度算法,是由2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一。XGBoost是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型,并对模型中的算法进行了诸多优化,在取得高精度的同时又保持了极快的速度。目前,已经广泛应用于各类风控模型领域。

线性回归、神经网络等其他三类算法在金融风控、经济预测等模型搭建领域也是比较常见的,再次不一一介绍。

好了,以上是对风控模型算法的介绍,欢迎交流。