時間：2021/02/08-2021/02/18
學(xué)習(xí)內(nèi)容：第七階段金融業(yè)務(wù)第一章節(jié)到第四章節(jié)
心得體會：
1.技術(shù)上python基礎(chǔ)還是不牢固讹俊，提升的重點在于pandas、numpy舌界、matplotlib等包的總結(jié)復(fù)盤，對知識點要查漏補(bǔ)缺，否則還是打開什么都會硬爆，關(guān)書什么都不會
- 業(yè)務(wù)上可通過總結(jié)分析面試題的總結(jié)思路，持續(xù)積累業(yè)務(wù)知識擎鸠，對于自己想去的行業(yè)缀磕，公司，產(chǎn)品劣光，定位這塊要深入了解分析袜蚕，不要盲目找工作，知己知彼赎线，百戰(zhàn)百勝
后續(xù)目標(biāo)：注重面試題目的思路總結(jié)廷没，歸納數(shù)據(jù)思維題型，針對項目的學(xué)習(xí)及練習(xí)注重思維的訓(xùn)練歸納垂寥，逐步形成習(xí)慣
第一章 金融行業(yè)的業(yè)務(wù)背景
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消費金融業(yè)務(wù)背景
- 消費金融：互聯(lián)網(wǎng)金融或者網(wǎng)絡(luò)貸款颠黎，主要提供消費為目的的消費貸款
- 歷史
- 緣起：國內(nèi)現(xiàn)金貸起源于宜信，2012年推出宜人貸
- 野蠻生長：15年下半年開始擴(kuò)張滞项，缺乏監(jiān)管狭归，有一定風(fēng)險和威脅，部分貸款年利率超過1000%
- 監(jiān)管：17年央行宣布整頓文判，18年年中卷土重來
- 后網(wǎng)貸時代：19年315央視315晚會曝光多款app貸款產(chǎn)品
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消費金融業(yè)務(wù)產(chǎn)品
現(xiàn)金貸：申請借款过椎，選擇分期，完成后銀行卡收到一筆錢
消費貸：買電子產(chǎn)品分期付款
循環(huán)額度產(chǎn)品：類似銀行信用卡戏仓，一次審核通過疚宇，給與你一個取現(xiàn)額度和可消費額度
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風(fēng)控組織架構(gòu)設(shè)置
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反欺詐部
- 貸前貸中貸后人臉識別，主要識別欺詐客戶或者欺詐行為
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貸前授信
- 負(fù)責(zé)客戶申請借款的資質(zhì)審核赏殃，貸款額度審核
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貸中存量管理部
- 對存量客戶的提額敷待、降額、凍結(jié)仁热、提現(xiàn)審批
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貸后催收部
- 對逾期不還款的客戶進(jìn)行欠款摧回
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模型部
- 根據(jù)其他部門業(yè)務(wù)場景需求建模
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風(fēng)控目的
- 提高通過率榜揖，找到更多好客戶
- 降低逾期率，把欠錢不還的客戶拒之門外
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信用評分卡模型
根據(jù)用戶各種屬性和行為數(shù)據(jù)抗蠢，利用一定信用評分模型給與信用評分举哟，決定是否授信和額度
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模型使用場景
- 申請評分卡（貸前）——申請授信使用，是否貸款
- 行為評分卡（貸中）——發(fā)生了一筆借款迅矛，要不要繼續(xù)借
- 催收評分卡（貸后）——欠款未還妨猩，如何指定催收策略
評分= 基準(zhǔn)分+各屬性評分
第二章 用戶行為路徑分析
- 網(wǎng)貸行為流程
- 提交資料-黑名單篩選-三要素校驗（手機(jī)、身份證诬乞、銀行卡）-機(jī)器審核-人工審核-放款-還款-催收
- 業(yè)務(wù)背景
- 用戶行為路徑分析是一種監(jiān)測用戶流向册赛，統(tǒng)計產(chǎn)品使用深度的分析方法钠导，一般以桑基圖形式展現(xiàn)
- 指標(biāo)
- PV-瀏覽量森瘪，UV-獨立訪客量
- 注冊用戶數(shù)——衡量有效用戶數(shù)量
- 激活/活躍用戶數(shù)——激活是存量概念牡属，僅能操作一次，活躍用戶代表登錄后完成訪問
- 申請/放款用戶數(shù)——活躍用戶中申請貸款被記為申請用戶扼睬，通過并成功用戶被記為放款用戶
- 復(fù)借用戶數(shù)——借款次數(shù)超過一次的用戶數(shù)逮栅，一般有時間維度
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分析模型
- 轉(zhuǎn)化漏洞：通過分析每一過程的轉(zhuǎn)化率，用于產(chǎn)品運營關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行分析監(jiān)控窗宇，找到薄弱環(huán)節(jié)措伐，從而進(jìn)行迭代優(yōu)化
- 用戶行為路徑分析（略）
第三章 金融行業(yè)應(yīng)用場景
- 指標(biāo)/報表體系搭建
- 貸前、貸中军俊、貸后等風(fēng)控日常報表
- 風(fēng)控策略指定和維護(hù)
- 風(fēng)控專題分析
- 反欺詐分析與風(fēng)控策略分析
- 風(fēng)控模型（一般包括機(jī)器模型+專家意見侥加，其中專家意見由數(shù)據(jù)分析師完成）
第四章 消費金融常見指標(biāo)
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審批通過率
- 審批通過率= 審批通過人數(shù)/申請總?cè)藬?shù)
- 一般情況下保持穩(wěn)定，如發(fā)生較大波動粪躬，考慮是否是風(fēng)控策略改變引起
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逾期類指標(biāo)
- 首逾率= 首期逾期的合同數(shù)/首期到了應(yīng)還款的合同總數(shù)
- Vintage-賬齡：公司尚未收回的應(yīng)收賬款的時間長度
- 在分析時候要選取相同賬齡客戶進(jìn)行分析担败，以保證客戶群體特征相同
- vintage-30：每個申請月份在隨后的月份逾期30+天的貸款額占改月放款額的比例
- 3%以內(nèi)-優(yōu)秀，3%-5%——良好镰官，若超過5%——高風(fēng)險
- mob4vintage-30：某一月內(nèi)貸款合同簽署4個月后提前，當(dāng)前逾期超過30天的合同未還金額/總放款合同金額
- 其他指標(biāo)
