金融风控的正确方法

邮政银行风控好解除吗？

邮政银行风控好解除吗？

银行卡被风控，发行难度与被风控的原因有关:

1.因为密码输入错误被风控，会在24小时内放行。如果在银行柜理，可以更快放行；

2.因为逾期受风控，一般需要半年以上才能解除。量大的话，时间会比较长；

3.因为金融犯罪是有风控的，发布时间要根据调查结果来确定。公安机关和银行调查完毕后，确定持卡人与金融犯罪无关，风控可以放行。

风控入门知识？

对于对风险控制感兴趣，想从0开始学习的人来说，我的经验文章可能没什么用，所以我 我会试着写一个基本的逻辑，看看能不能给这些朋友展示一下骨架。

1.风险控制的范围非常大。

只要有交易，就有风险。想想当别人向你借钱的时候，你的心路历程。;太吓人了。人们不 I don'我不喜欢和不认识的人交朋友。;我不知道，更不用说和他们不认识的人做交易了。;我不知道。

那里 这是一只鼹鼠。终止交易内部人士尚且如此，陌生人不得不防。

在互联网业务中，你永远不知道你在为谁服务，所以它自然需要做好风险控制。如果ToB业务是大客户，你线下可能有过去的人脉，ToC根本不可能。

可以说风险控制的范围有互联网的业务那么大。

以我的互联网金融业务为例。我肯定是希望吸引更多的用户，给更多的人信用，提供更高的额度，最后有更低的逾期，才能有最大的收益。但是规模大了就沉了。额度高，风险就高。风控就是识别高风险用户，在营销-GT申请审批-GT账户管理-GT催收处置等各个环节进行特殊处理。

不仅是信用，营销活动也应该拦截 "羊毛党 "，控评论的行为要拦截，黄牛党也要防控，垃圾注册刷也要防控。现在这篇文章也要检验一下，看是不是原创，是不是跟政治、、有关。包罗万象。

2.个体不重要，群体才重要。

风险控制的目标不是零风险。你可以 不要拒绝所有有风险的客户，你可以 也不能这么做，因为每个人每笔交易都有风险和度。

你可以 t说芝麻分600的人比800的人差，个人符合测不准原理。但是你可以说600多分的这群人不如800多分的那群人，这是正确的，群体是准确的。

风险控制不。;不要关注个人。1w个人申请，你就过了3k人。它不 不代表3k每个人都会按时还款。实际把1w的人按照风险排名分成10组，计算每组的收益率。如果风险排名足够好，这10组收益率单调，收益率以0为分界线，你把前三组拿出来。。实际上，你不会。;t真的不需要计算收益率，逾期率要好得多，而且你不用 t不需要用0作为分界线，在商业上取一个合理的门槛就可以了。

你从来没有关注过个人，这是对的。

所以你会经常看到风控拦截了一些正常的行为，比如反复要求你核对验证码、刷脸不成功、拒绝交易、拒绝投保等。

3.最重要的是数据

Prime银行贷款需要提供很多信息，在哪里工作，收入，学历，家庭情况，信用记录等。，银行比你的亲戚朋友更了解你。如果你有贷款买房的经历就知道了。

移动互联网改变了世界。你可以 不要说你的顾客是不是人。你的客户就是数据。Yf(x)，你只有x，没有y。

那么需要什么数据呢？想知道一个人会不会还钱，显然需要知道他想不想还钱，有没有能力还钱。

越接近这些信息，数据越有效。而且几乎所有的数据都是有效的，又是一个学位问题。收入不高，受教育程度，装了哪些app，找谁聊天等等，几乎什么都有用。

我们不。;我不需要你来辨认每个人。我们不。;不要用X来预测用户。;的身份证号码。我们只需要评估一个人会不会还钱。

因果关系很难，但关联很容易。

上面随意列出的数据，你不敢说是因为什么。这个人 的收入很高，所以不会逾期。如果这个逻辑正确，收入高的就通过，收入低的就拒绝。就是这部分人收入高，整体风险低。

前者讲的是因果关系，后者讲的是相关性。我们永远无法解释这群人逾期的原因。我们擅长计算，这些人都有这些特点，他们的逾期水平比较高。

用数据来定义一个人，尤其是移动互联网时代，用海量数据来定义一个人，我们在寻找相关性。数据维度很多，数据分布很稀疏，但是因为你在找一个相关性，问题就变得可解，或者说容易解决。

1000个相关变量找到的风险度量非常可靠，不容易被攻击。而不是编造一个高收入的数据，就可以贷款。

不是世界上所有有意义的事情都是有因果关系的。

5.策略模型的工作其实很简单。

选择一批样本，也就是历史用户，定义他们的好坏标签，也就是给他们贴标签，把他们和他们的数据信息联系起来，也就是匹配特征，选择一个成熟的算法，也就是xgb，训练一个模型，输出一个概率给用户排序。建模工作完成。

图像分类的经典问题，猫狗识别，就是识别一张图片是猫还是狗。我们也用一个人 识别某物的数据信息。当然，我们不知道。;不能确定一个人是否没有人性，而是他们是否有人性好人 "。