大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
本篇我们对开发金融风控模型做一个总结，先给出流程图：
建立模型，当然需要数据，金融风控的数据一般来源于内部与外部，内部是在公司业务系统内已有的，外部主要靠采购三方数据扩展。三方数据的采集标准可参考文章：
风控模型的目标是对客户的好坏程度进行概率预测，转化为模型术语，就是分类问题。首先需要确认好坏客户的标准，通过滚动率分析可以给出量化标准。通过逻辑回归对该分类问题进行建模。
有了样本与目标变量，我们根据证据权重(woe)修正对客户先验认知的增量，对变量进行分箱，提高模型的可解释性与鲁棒性，基于IV值筛选指标
进行IV值筛选后的变量，对woe转换后的数据做多因素分析，要考虑模型建立后的多重共线性问题。一般可以通过方差膨胀因子和逐步回归检测
到了这一步，特征工程已经全部做好。下一步就是模型建立，在建立模型前需要根据数据质量与业务要求确立好模型的评价指标，调参过程用学习曲线与验证曲线去搜索最佳的超参数，防止模型过拟合。模型建立好后用测试集数据对模型进行评估测算，并且转化为标准评分。
最后在模型上线后，需要紧密监控其数据表现
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