首先，附上 Github 链接MetaSpore：https://github.com/meta-soul/MetaSpore，可搜索公众号元灵数智，在底部菜单了解我们 - 用户交流获取官方技术交流群二维码，进群与业内大佬进行技术交流。
关于数元灵
数元灵是一家专注于一站式的大数据智能平台新基建的SaaS公司，我们的在研项目包括云原生湖仓一体框架，分布式训练引擎和算法框架，高性能数据、模型在线服务，以及云原生一站式AI开发生产平台。
1.导读
随着中国 GDP 快速跃居世界第二位，消费金融市场的发展也进入了发展的快车道，根据艾瑞咨询2022年的预测，预计未来几年中国狭义消费信贷余额将以7.9%的复合增长率持续快速增长，到2026年将接近25万亿。面临如此巨大的市场，无论是传统商业银行，还是互联网金融科技新贵，都面临着金融风控问题。
传统的风控信用评估模型经过数十年的沉淀发展，技术相对成熟稳定，以美国 FICO 评分为代表，构建了规则引擎，促进了美国金融贷款业务快速发展。近年来，随着大数据和人工智能的技术实现了跨越式的发展，在新技术的加持下，使得金融机构可以更加多元化地勾勒用户画像，更加精准地构筑风控模型。
本文将以天池贷款违约数据集[1]为例，在数元灵科技推出的 MetaSpore on AlphaIDE 开发环境中，训练、评估违约预估模型，并根据预估概率给出智能信用评分。在后面的章节中，我们将会围绕着环境使用、问题建模、特征衍生、模型、评分卡等几个主题陆续展开。
2.MetaSpore On AlphaIDE
2.1 IDE环境配置与启动
注册或者登录AlphaIDE账号：https://registry-alphaide.dmetasoul.com/，进入 Alpha IDE 服务后，点击左侧应用服务，点击 Kubeflow 下拉菜单，可以进入 Jupyter 页面。
点击右上角创建 Notebook，然后在 CPU / RAM 下选择要申请的资源，推荐使用 2Core CPU X 8GB RAM以上的配置：
此处，需要勾选Kubeflow、AWS、Spark三个配置，之后就可以选择Launch，创建Notebook了。
等待Juyper Notebook建立后，点击connect进入，打开一个Terminal，运行：
git clone git@github.com:meta-soul/MetaSpore.git
等待代码库clone完成后，就可以运行我们的算法Demo并进行开发了。
2.2 训练机器学习模型
可以参考我们在MetaSpore的demo目录中的算法项目，里面涉及到推荐、搜索、NLP、风控相关的应用。这里我们以风控项目（demo/riskmodels/loan_default/）为例：
1.Spark Session启动：对于Spark Session的建立过程，如果在Alpha IDE中利用Spark集群进行分布式训练，需要增加spark.kubernetes.namespace参数配置，比如：
def init_spark(app_name, cluster_namespace, ..., **kwargs):
spark = pyspark.sql.SparkSession.builder\
.appName(app_name) \
.config("spark.kubernetes.namespace", cluster_namespace)
...
.getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
print(sc.version)
print(sc.applicationId)
print(sc.uiWebUrl)
return spark
当然，也可以使用local模式运行，只需将上述代码第四行改为master("local")即可。在样本数量较少的情况下，推荐使用local模式。
2.启动模型训练脚本：按照 README.md 文档中的步骤，准备好训练数据，初始化我们需要的模型配置文件，就可以执行训练脚本了。
3.保存模型训练结果：可以参考我们在 default_estimation_spark_lgbm.py 中的处理方式，将训练好的模型和预估结果保存到S3的云存储中。
最后，需要说明的是，在第一次执行过程中需要下载一些依赖库，可能会需要等待一段时间。
3.智能风控算法落地
3.1 问题背景
在开始介绍具体代码实现之前，首先对数据集进行一下简单的介绍。本篇文章中采用的是天池社区中给出的数据集[1]。数据集以预测用户贷款是否违约为任务，数据来自某信贷平台的贷款记录，总数据量超过120万，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量，20万条作为测试集 A，20万条作为测试集 B。数据集中“isDefault”作为训练的label，其他列可以作为模型的 features，里面包含id特征、类别特征、数值特征，完整的特征列介绍可以参考官方给出的数据集描述，下图给出数据样例展示：
所谓违约率预估，即是使用机器学习模型建立二分类的学习器，即通过模型预估：
在风控算法落地的时候，需要同时考虑模型的精度与可解释性，一般使用线性模型和树模型。我们接下来给出的例子也主要是基于 LightGBM 模型实现。
在违约率预估模型之上，我们可以建立用户的信用评分，类似于蚂蚁集团的芝麻信用分，一般说来，违约概率越低，我们的评分结果应该是越高的，方便贷款业务人员对客户进行评估。
3.2 特征工程
一般来说，金融贷款相关的评估问题以表格数据为主，特征工程的重要性是不言而喻的。数据集中常见的特征有 ID 类型、Categorical类型、连续数值类型，对于这些特征我们需要做：数据的EDA、缺失值补全、异常值处理、归一化、特征分箱、重要性评估等常见的操作。
处理过程可以参考GithHub代码库：https://github.com/meta-soul/MetaSpore/blob/main/demo/dataset，其中关于tianchi_loan部分的说明。
对于风控模型而言，特别是建立标准的风控评分卡，需要使用 WoE（Weight of Evidence）编码进行特征衍生。WoE代表当前特征分箱中好坏客户的比例的差异，并使用log函数进行平滑，计算公式：
其中，
分别代表此分箱中，好坏客户在总的好坏客户中的中的占比；
分别代表当前分箱中坏客户的数量与全体客户中坏用户的数量；
分别代表当前分箱中好客户的数量与全体客户中好用户的数量；
如果 WoE 的绝对值越大，这种差异就越明显，那么这个特征分箱就是非常好的 predictor；反之，如果 WoE 的绝对值为0，则说明该分箱中好坏客户比例等于随机坏客户和好客户比值，此时这个分箱就无预测能力。
计算过程可以参考我们的GitHub代码库：https://github.com/meta-soul/MetaSpore/tree/main/demo/dataset/tianchi_loan/woe.ipynb
在实际的业务场景中，会有大量工作集中在特征分箱与特征筛选上。在进行特征分箱过程中常用方法有等频、等距、Best-KS、ChiMerge 等方法；在进行特征筛选过程中，可以使用卡方检验、基于树模型的包裹法，以及基于 WoE 编码的 IV（Information Value）等方法。而这些工作需要针对具体业务进行大量数据分析和迭代，本篇文章在特征工程部分没有花费太多精力，以后有机会另开一个主题进行讨论。
3.3 模型训练
当样本和特征准备好之后，我们就可以进行模型的训练了，这里使用 Spark 版本的 LightGBM 模型，兼具模型的性能和可解释性，并能与AlphaIDE 以及 MetaSpore Serving 很好的兼容。模型训练代码：
实际业务中的超参数寻优的空间会更大，消耗的计算时间也会更多。在超参数寻优结束后，可以对模型在全量样本集合上再训练一轮，训练结束后，我们可以将模型导出ONNX格式，具体可以参考[2，3]中的介绍，也可以参考我们GitHub代码仓库中给出的导出代码：https://github.com/meta-soul/MetaSpore/blob/main/demo/riskmodels/loan_default/default_estimation_spark_lgbm.py
3.4 模型评估
对于风控算法模型而言，除了常用的AUC指标用来评估模型的性能之外，还会使用KS（Kolmogorov–Smirnov）指标来进行评估，KS指标越大，那么模型的风险区分能力越强。KS 曲线的业务意义在于，我们允许模型犯少量的错，以换取最大限度识别出坏样本。一般来说：
KS<0.2，模型的区分能力不高，应用价值不大；
0.2<=KS<0.4，一般模型都集中在这个区间内，需要继续观察调优模型；
0.4<=KS<0.7，模型区分能力比较好，模型有较强应用价值；
KS>=0.7，可能出现过拟合现象，需要排查。
3.5 信用评分
假设我们已经通过机器学习模型合理地预估出贷款违约率，那么我们可以给出如下评分：
如果满足以下2点假设，那么我们可以推出常量A、B的计算公式：
a. 初始值假设： 1. 假设在的时候得分为
，即:
b. Point of Double 假设： 2. 假设翻倍到
，信用评分减少固定的PDO的分值：
可以解出A和B的计算公式：
以下是评分卡运行的结果，可以看到违约概率越低，credit score越高：
可以参考我们 GitHub 代码仓库中给出的代码实现：https://github.com/meta-soul/MetaSpore/tree/main/demo/riskmodels/loan_default/notebooks/credit_scorecard.ipynb
评分的结果也可以使用 KS 指标进行评估。此外，这里需要说明的是，如果要实现标准评分卡，需要使用线性模型，一般采用Logistic Regression，除了每个用户需要给出信用评分之外，还需要对线性模型截距、每一维特征的分箱都进行评分。
结束语
在本篇文章中，我们使用 MetaSpore on AlphaIDE 在开源数据集上快速落地了一个贷款违约率预估模型，并在这个模型基础上进行了评分卡的构建。在这版Demo系统的基础上，特征的衍生、分箱、筛选的手法还可以更加细腻，这些工作往往也决定着风控系统的性能上限，希望后续可以再开一个主题把这些坑填上。最后，给出我们的代码库地址以及AlphaIDE试用链接：
贷款违约率预估：https://github.com/meta-soul/MetaSpore/tree/main/demo/riskmodels/loan_default
MetaSpore一站式机器学习开发平台：https://github.com/meta-soul/MetaSpore
AlphaIDE试用链接：https://registry-alphaide.dmetasoul.com
欢迎大家试测并提出宝贵意见，谢谢大家～
参考文献：
官方资料
GitHub：
LakeSoul: https://github.com/meta-soul/LakeSoul
MetaSpore: https://github.com/meta-soul/MetaSpore
官网：元灵数智-云原生一站式数据智能平台-北京数元灵科技有限公司 (dmetasoul.com)
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