时间：2021/02/08-2021/02/18
学习内容：第七阶段金融业务第一章节到第四章节
心得体会：
1.技术上python基础还是不牢固，提升的重点在于pandas、numpy、matplotlib等包的总结复盘，对知识点要查漏补缺，否则还是打开什么都会，关书什么都不会
- 业务上可通过总结分析面试题的总结思路，持续积累业务知识，对于自己想去的行业，公司，产品，定位这块要深入了解分析，不要盲目找工作，知己知彼，百战百胜
后续目标：注重面试题目的思路总结，归纳数据思维题型，针对项目的学习及练习注重思维的训练归纳，逐步形成习惯
第一章 金融行业的业务背景
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消费金融业务背景
- 消费金融：互联网金融或者网络贷款，主要提供消费为目的的消费贷款
- 历史
- 缘起：国内现金贷起源于宜信，2012年推出宜人贷
- 野蛮生长：15年下半年开始扩张，缺乏监管，有一定风险和威胁，部分贷款年利率超过1000%
- 监管：17年央行宣布整顿，18年年中卷土重来
- 后网贷时代：19年315央视315晚会曝光多款app贷款产品
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消费金融业务产品
现金贷：申请借款，选择分期，完成后银行卡收到一笔钱
消费贷：买电子产品分期付款
循环额度产品：类似银行信用卡，一次审核通过，给与你一个取现额度和可消费额度
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风控组织架构设置
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反欺诈部
- 贷前贷中贷后人脸识别，主要识别欺诈客户或者欺诈行为
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贷前授信
- 负责客户申请借款的资质审核，贷款额度审核
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贷中存量管理部
- 对存量客户的提额、降额、冻结、提现审批
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贷后催收部
- 对逾期不还款的客户进行欠款摧回
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模型部
- 根据其他部门业务场景需求建模
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风控目的
- 提高通过率，找到更多好客户
- 降低逾期率，把欠钱不还的客户拒之门外
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信用评分卡模型
根据用户各种属性和行为数据，利用一定信用评分模型给与信用评分，决定是否授信和额度
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模型使用场景
- 申请评分卡（贷前）——申请授信使用，是否贷款
- 行为评分卡（贷中）——发生了一笔借款，要不要继续借
- 催收评分卡（贷后）——欠款未还，如何指定催收策略
评分= 基准分+各属性评分
第二章 用户行为路径分析
- 网贷行为流程
- 提交资料-黑名单筛选-三要素校验（手机、身份证、银行卡）-机器审核-人工审核-放款-还款-催收
- 业务背景
- 用户行为路径分析是一种监测用户流向，统计产品使用深度的分析方法，一般以桑基图形式展现
- 指标
- PV-浏览量，UV-独立访客量
- 注册用户数——衡量有效用户数量
- 激活/活跃用户数——激活是存量概念，仅能操作一次，活跃用户代表登录后完成访问
- 申请/放款用户数——活跃用户中申请贷款被记为申请用户，通过并成功用户被记为放款用户
- 复借用户数——借款次数超过一次的用户数，一般有时间维度
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分析模型
- 转化漏洞：通过分析每一过程的转化率，用于产品运营关键环节进行分析监控，找到薄弱环节，从而进行迭代优化
- 用户行为路径分析（略）
第三章 金融行业应用场景
- 指标/报表体系搭建
- 贷前、贷中、贷后等风控日常报表
- 风控策略指定和维护
- 风控专题分析
- 反欺诈分析与风控策略分析
- 风控模型（一般包括机器模型+专家意见，其中专家意见由数据分析师完成）
第四章 消费金融常见指标
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审批通过率
- 审批通过率= 审批通过人数/申请总人数
- 一般情况下保持稳定，如发生较大波动，考虑是否是风控策略改变引起
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逾期类指标
- 首逾率= 首期逾期的合同数/首期到了应还款的合同总数
- Vintage-账龄：公司尚未收回的应收账款的时间长度
- 在分析时候要选取相同账龄客户进行分析，以保证客户群体特征相同
- vintage-30：每个申请月份在随后的月份逾期30+天的贷款额占改月放款额的比例
- 3%以内-优秀，3%-5%——良好，若超过5%——高风险
- mob4vintage-30：某一月内贷款合同签署4个月后，当前逾期超过30天的合同未还金额/总放款合同金额
- 其他指标
