风控能力是指企业识别、评估和管理风险的能力。它是企业管理的重要组成部分，可以帮助企业避免或减轻风险带来的损失。
风控能力的指标
风控能力可以通过以下指标来衡量：- 风险识别：企业识别和评估潜在风险的能力。这包括识别风险的类型、如何识别、评估和管理风险。
- 实施风险管理工具：使用风险管理工具和技术，例如风险地图和情景分析，以识别和评估风险。
- 培训员工：为员工提供风险管理培训，使其了解风险识别、评估和管理的最佳实践。
- 建立风险管理文化：创建一个鼓励识别和管理风险的组织文化。
- 持续监控风险：定期监控风险并评估风险管理措施的有效性，以识别并应对新的风险。
通过实施这些建议，企业可以提升风控能力，最大限度地减少风险带来的损失，并为未来增长创造一个更稳定的基础。
风控评估指标浅析与实现 - KS、WOE、IV
风控工作中，不管是特征工程、特征筛选、建模都常常涉及到的几个指标，简单总结下。 KS 是用于衡量正负样本比例差程度大小的评估指标。 简而言之，便是好人的程度与坏人的程度之差。 表示第分段。 绿色的虚线的长短即代表着当前分段的 KS 大小。 理想状态下，KS 越高，越能反映特征或者模型的风险区分能力，完美的信用分分布是正态分布的。 现实状态下，大于 0.9 就过于高了， 这样的模型没有代表性。 模型 KS 过高也要考虑是否过拟合的问题。 一般来说， KS 在 0.3 以上时才勉强可用于生产，风险区分效果一般。 同时，KS 的后期观测也相当重要，在后续的监控中， KS 若出现持续下降， 有可能是市场发生了变化，客群发生变化，或者模型本身不太稳定，所以训练模型时训练集与验证集的对比也相当重要，两者 KS 差距较大，说明模型过拟合，或泛化能力不强。 WOE 全拼 Weight of Evidence，即证据权重，用于风险评估、授信评分卡等。 表示第分段。 也可转换后得到，从上公式可知，WOE 实际展现的是 “该分段下的好用户数和坏用户数的比值” 与 “好用户总数与坏用户总数的比值” 的差异。 WOE 越大，差异越大，好用户的可能性越大。 同时 WOE 变换常应用于特征工程，当我们对某些特征变量进行等频或等距等分箱后发现，发现每级分段 WOE 不满足单调性时（大部分为离散型变量），进行 WOE 变换，即采用对应每分段的 WOE 值替换掉特征原始值，此时该特征的分布将会是单调的。 通过 WOE 变换，同时保持 WOE 曲线具备单调性，带来的好处在于特征值与 y 值具备正（负）相关性，例如我们定义坏用户为 1 时，特征值越大，预测为坏人的概率将越高。 IV 全拼 information value， 即信息价值，是衡量特征对于模型预测能力的指标，常用于入模训练前的特征筛选的参考依据。 IV 可由 WOE 计算得到整个特征的 IV 值则为每段 IV 值之和，可得当特征的 IV 值越大，该特征的信息价值就越大，对于判断客户好坏的贡献越大，这样的特征越适合入模。 我们通常以 IV 来作为判断特征对于模型的预测能力的指标，因为 WOE 有正负值，而 IV 只会是正值。 最重要的是，WOE 值没有体现出当前分段的个体数在总体数量中的比例，举个例子，若某个分段的 WOE 值很大，但是该分段的个体数占总体数量中很小的比例，这 WOE 便不具备整体的代表性，因为其对于整体的贡献太小，IV 值也会很小。 因此，使用 IV 值作为判断预测能力的指标。 常常需要计算这些指标，对于每次都要跑大批量的特征，感觉异常烦躁，提高效率还是有必要，把这些指标整合起来写了个库，调用出结果。 后来更懒了，写了层图形界面套上去，鼠标点一点就完事，及其舒适。 果真懒才是人类进步的发动机。 源码:如果文章对你有所帮助，请不要吝啬手中的赞哦。 心情会美美哒。 WX: xianyu_splash，本公众号用于记录本人学习历程、基础技术，分享日常灵感、优质工具，欢迎关注！共同进步！
哪些指标能判断一个P2P平台的风控能力
1、公司整体的发展规模。 在选择P2P平台时尽量选取规模较大而且较为正规的企业，可以让投资者在享受高收益的同时最大程度上规避资金风险。 2、整个业务交易的透明度。 只有当对整个平台、贷款方和交易流程有了一个充分的认识，才能在根本上保障自身的资金安全。 3、平台自身的风险控制能力。 在选择P2P平台时，一定要看平台的风控能力，P2P平台的风险控制能力非常重要，可以说是投资者资金安全的最后一道保障。 4、平台实力。 公司注册资金、股东、团队等等都要考察。 这几点仅供参考，您可以先学习一下相关知识，这样有利于了解这个行业，更好的保证您的资金安全！希望能帮助您解决问题。
一文了解消费金融风控核心指标——资产质量篇
©作者 | 洪一潇 简单而言，消费金融是资金供给方（即消费金融公司）直接或间接向各阶层的消费者提供现金借贷、商品分期、消费信贷的现代金融服务方式。 与银行提供的传统信用贷款业务相比， 消费金融业务具有笔均授信额度小、贷款期限短、审批速度款、无需抵押担保等特点 ，且钱款用途仅限购买家用电器、电子产品等耐用消费品，或旅游、婚庆、教育、装修等个人非盈利性消费。 消费金融的业务模式有以下四种：银行系消费金融的业务模式以信用卡为主，汽车贷、消费贷为辅；持牌类的消费金融公司对应的业务模式以消费贷和现金贷为主；持网络小贷牌照的电商、支付平台，其消费金融业务模式以商品分期、账单分期为主，其中，新型互联网消费金融平台的消金业务还包括消费贷和信用卡代偿；此外，众多不具备牌照的创业平台也以导流、助贷等形式参与到消费金融的业务中。 中国银行业协会于2021年7月26日发布的《中国消费金融公司发展报告（2021）》显示，截至2020年末，消费金融公司资产规模首次突破5000亿元，达5246.49亿元；累计服务客户.47万人，同比增长28.37%。 截至2021年6月，我国境内注册成立的消费金融公司已到达30家，跑马圈地的时代已经结束，两极分化正在加剧。 近日，消费金融频道联合中国指数研究院、TOP100组委会等机构发布了《2021年消费金融机构TOP30榜》，其中TOP10如下： 消费金融意味着提前消费或信用消费，本质是借贷。 因此 ，消费金融公司赢利的根本是赚取利差，主要以利息收入、手续费及佣金收入为核心。 但并不意味着总贷款余额中的逾期占比越大、逾期金额越高，公司盈利就越多。 消费金融公司需要在贷前、贷中、贷后三个环节实行风险控制，以达到逾期息费收益与不良资产占比的平衡，实现利益最大化。 消费金融业务的贷前审批流程包括五个环节：APP申请-反欺诈审批-授信规则审批-提现审批-放款。 对于消费金融公司而言，风控的最终目的是为了公司盈利。 因此， 在整个风控流程中，首要关注的指标是整体的资产质量。 消金企业通过资产质量月度报告了解当前资产构成、不良变化及未来资产到期情况，从资产增存量角度出发，结合客户变化、风险变化进行各渠道间综合对比及相关变化原因分析。 一般分析架构及相关核心指标如下。 1.资产概况 资产概况的核心指标包括资产规模和资产结构两个部分，其中需要重点关注的如下：（1）不良余额变化情况。 根据最新银保监《贷款风险分类指引》（银监发〔2007〕54号文件）的五级分类的调整要求，以脱期法直接根据贷款时间长短直接划分贷款类别，并将60天以上逾期纳入不良资产。 因此，在上图指标中，最需要关注的是不良余额的变化，即逾期60天以上未还金额的变化情况，对应账龄为M2。 （2）加权平均期限。 由于产品定价与贷款的期限、利率和金额均有关系，因此，对贷款期限的测度也需要考虑到金额对其的影响。 即（3）未来到期资产余额及账龄分布。 因M2余额主要来自于M1未还余额滚入，也存在小部分M3、M4等高账龄借据回款后的未还余额滚回M2。 因此，在资产结构中，一般还会关注未来0-3个月和3-6个月即将到期的资产余额，及至少一年时间内的各阶段账龄分布，以实现对不良率的及时把控。 （4）关注类贷款余额占比。 根据银保监对信贷资产按脱期法进行五级分类的要求，关注类贷款为逾期在4-60天的贷款。 关注类贷款占比直接关系到消费金融公司的资产质量和资产结构的合理性和稳健性。 因此，关注类贷款余额的取数口径应与监管报送口径一致。 2.风险概况 风控分析分为三个部分，包括信用风险分析、欺诈风险分析和催收分析。 （1）首逾率。 首期即逾期的比率。 首逾可以衡量借款人的还款意愿和还款能力，一般以金额维度计算，即（2）MOB6 & VINTAGE60+。 观察贷款余额在各账龄阶段的vintage表现，可以近似得出该笔贷款的质量变化情况及预测未来表现。 需要注意此时的vintage指标的计算公式中，分母应为处置前的贷款余额，以便更直接地观测资产质量情况。 （3）资产质量矩阵图。 即x轴为投放加权平均利率水平与余额水平的比率，y轴为不良率水平，用以分析资产变迁，将两个月份之间的指标变化进行对比，通过利率与不良矩阵图观测产品定价策略合理性，通过余额与不良矩阵图观测投放策略合理性。 （4）恶意延滞率。 在授信审批阶段，申请者需要通过反欺诈规则校验方可进入后续程序。 同样，在贷中及贷后阶段，也有相应指标防范此类信用风险，例如恶意延滞率。 恶意延滞指的是在贷款逾期之后从未有过还款的行为，一般以首三期应还未还的借据为关注对象，如首三期均未还款，则视为恶意延滞。 为剔除金额影响，一般以借据维度衡量，以近似估计欺诈交易比例，公式如下：（5）压降率。 即逾期的贷款余额在一段时间内的减少幅度。 一半以14天和30天为统计时点，用以观测贷后的催收效果，也侧面反映了借款人的实际还款能力和还款意愿。 具体公式如下： 在消费金融进入行业成熟期，消金行业爆发式增长已按下暂停键，业绩分化日渐明晰；加之近期1年期LPR报价下调，监管部门进一步限制消费贷的年化利率，消费金融公司的盈利空间逐步缩小。 当前的行业竞争让风控能力和资金成本成为消费金融公司盈利和发展的重要因素，借助金融科技手段实现大数据风控亦是大势所趋。
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