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在風(fēng)控模型的開(kāi)發(fā)與優(yōu)化中，許多從業(yè)者常常陷入無(wú)盡的特征挖掘、標(biāo)簽調(diào)整和模型迭代中，卻忽略了核心問(wèn)題：如何高效地提升模型的價(jià)值。本文從風(fēng)控模型的三大痛點(diǎn)出發(fā)，指出模型開(kāi)發(fā)中真正值得投入的優(yōu)化方向，供大家參考。

模型訓(xùn)練，就是模式識(shí)別，模型本身是一個(gè)復(fù)雜的函數(shù)。模型越復(fù)雜，你就可以理解這個(gè)函數(shù)最強(qiáng)，模式識(shí)別地越精準(zhǔn)。

一個(gè)想法值不值得做，你只需要判斷它有沒(méi)有信息增益，以及大概有多大，后者尤其重要。建模是其實(shí)現(xiàn)，想法本身的價(jià)值是模型價(jià)值的上限。

而判斷一個(gè)想法有多大的信息增益，基本都可以在事前，不需要建模去試。

如果你知道這一點(diǎn)，并且掌握基本的事前判斷能力，你的風(fēng)控模型工作就必然是如此之簡(jiǎn)單。

本文要做的就是闡述這兩點(diǎn)。如果此番決策邏輯被清晰地闡述，就必然得出了一個(gè)讓很多人羞愧的結(jié)論：如果你做模型做得很忙很累很頭大，不僅不能說(shuō)明你牛逼你努力，反而說(shuō)明的是你不懂風(fēng)控。

很好，我寫(xiě)了一個(gè)很有力的開(kāi)頭。?

常常引發(fā)無(wú)數(shù)模型同學(xué)熬夜加班掉頭發(fā)的困擾，大概都在三點(diǎn)優(yōu)化上：特征、標(biāo)簽和客群。

我們一個(gè)一個(gè)說(shuō)。

一、特征優(yōu)化

開(kāi)發(fā)新特征、引入新的數(shù)據(jù)源，在已有的特征域上進(jìn)一步衍生特征，都在此列。這三點(diǎn)優(yōu)化，對(duì)模型KS有多大的提升？你可以結(jié)合你的經(jīng)驗(yàn)思考這個(gè)問(wèn)題。

如果說(shuō)引入一個(gè)新的數(shù)據(jù)維度，模型效果提升10%，那么對(duì)該數(shù)據(jù)維度過(guò)度衍生特征，其增益還得乘10%。??????????????

例如你引入了銀聯(lián)銀杏分，把它融合進(jìn)你的A卡模型里，效果提升10%，這是很合理的大致范圍，KS從30變成了33；假如你去銀聯(lián)聯(lián)合建模，定制一個(gè)模型，再把它融合進(jìn)你的A卡模型里，也許KS能更高一點(diǎn)，例如34；假如你嫌棄銀聯(lián)底層變量不夠，你硬要強(qiáng)行衍生更多變量，再建模型，融入A卡，那KS幾乎還是34，可能是34.1、34.3、34.5，絕對(duì)不會(huì)變成35。????????????

再例如征信數(shù)據(jù)，從幾百個(gè)變量，衍生到幾千個(gè)變量，到幾萬(wàn)個(gè)變量，對(duì)KS的提升，頂多有一次10%，很快就邊際遞減到1%，到忽略不計(jì)。??????????????????????????

因?yàn)樾畔⒃隽侩S著特征數(shù)量邊際遞減。緯度爆炸的價(jià)值是那個(gè)1%，不是10%。

1%的價(jià)值做還是不做？如果不麻煩，當(dāng)然可以做。但如果這個(gè)1%只能用在很小的客群分支上，那就不用做了。

例如，一個(gè)很新奇的想法，它可能有點(diǎn)用，但是因?yàn)樽龇ㄟ^(guò)于奇怪，有較大的操作風(fēng)險(xiǎn)，策略最多會(huì)在一個(gè)特別小的分支流量上應(yīng)用，1%的增益，疊乘一個(gè)10%的流量，再加上策略應(yīng)用對(duì)模型性能的折損，這個(gè)項(xiàng)目你做嗎？

二、標(biāo)簽優(yōu)化

涉及標(biāo)簽優(yōu)化的模型工作，主要就是換不同標(biāo)簽做不同的模型。長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)做一個(gè)模型，短期風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)做一個(gè)模型，例如mob12和mob6，甚至mob3、FPD。

既然有長(zhǎng)期短期，進(jìn)一步就有長(zhǎng)短期，短期好長(zhǎng)期壞怎么辦？是不是要建三個(gè)模型？???????????????????

長(zhǎng)短期、長(zhǎng)期、短期，它們有等式關(guān)系，這意味著其中任意兩個(gè)的信息量就是全部的信息總量。建兩個(gè)模型就等于三個(gè)模型，f_長(zhǎng)短期=g(f_長(zhǎng)期, f_短期)，這個(gè)g是簡(jiǎn)單的，留給策略就好了。

甚至我們還可以這樣理解，短期的壞最壞，長(zhǎng)期的壞比短期的壞略好，長(zhǎng)期的好最好，二分建模的時(shí)候，長(zhǎng)期還是短期，無(wú)非是二分的gap大小的問(wèn)題。

長(zhǎng)期和短期的信息量也不過(guò)是10%這個(gè)級(jí)別的差異而已。兩個(gè)模型相比一個(gè)模型，也不過(guò)是10%這個(gè)級(jí)別的增益而已。

基于此邏輯，如果一個(gè)模型在一個(gè)標(biāo)簽下好于另一個(gè)模型，那就是各種標(biāo)簽下都好。你不用關(guān)心他們的建模目標(biāo)是什么。當(dāng)然，我們說(shuō)的是一般情況。

從樸道、百行那里給你10個(gè)評(píng)分產(chǎn)品，你去測(cè)試，完全不需要考慮這些產(chǎn)品是基于什么樣的標(biāo)簽做成的。你只關(guān)心絕對(duì)效果及其可靠性，和價(jià)格。???????????????????????????

三、客群優(yōu)化

這里主要包括，分客群建模和常規(guī)化的迭代模型，他們本質(zhì)上都是樣本即客群的差異化。??????????

兩個(gè)完全不同的客群分別建模是有必有的，例如12%、24%、36%這樣不同定價(jià)的客群，例如花唄、借唄這種不同類(lèi)型的產(chǎn)品。???????????????????????????????????????????????????????????

但如果你沒(méi)有資源這樣分別建模的話，你把不同客群的樣本合在一起建模也是可以的。復(fù)雜模型會(huì)自動(dòng)解決樣本差異問(wèn)題，當(dāng)你合理增加模型復(fù)雜度，一個(gè)模型相比多個(gè)模型的信息量的減少會(huì)越來(lái)越小。

如果你不太相信，我們換一個(gè)說(shuō)法，以樹(shù)模型為例：分客群建?？梢钥醋鞯谝粚臃至堰M(jìn)行了手動(dòng)分群，合并建模就是留給算法自己分。如果你保證后者的復(fù)雜度和前者一樣，樹(shù)深+1或棵樹(shù)x2，模型的信息量能有多大區(qū)別？?

當(dāng)然，有別的原因限制你不同產(chǎn)品各自建模，例如它們背后的可衍生特征不一樣，組織架構(gòu)權(quán)責(zé)有別。????????????

所以，如果你有多個(gè)產(chǎn)品，多個(gè)客群，要和某個(gè)數(shù)據(jù)源聯(lián)合建模，完全不需要分客群建立多個(gè)模型，你只需要合理構(gòu)建你的樣本組合。??????????????

模型迭代也是一樣，其客群差異由時(shí)間界定。把新樣本加入進(jìn)來(lái)，不要只要新樣本。該話題我們已經(jīng)討論足夠多了，到此為止吧。如你需要，請(qǐng)看《什么是好迭代》及文中指向的三篇文章。????????????????????????

到了該建立方法論的時(shí)候了。

我們的討論有兩個(gè)關(guān)鍵詞：信息量和邊際遞減。我們做更多模型的努力，只會(huì)帶來(lái)邊際遞減的信息增量。

我要借助結(jié)構(gòu)力學(xué)中一階和二階的概念。結(jié)構(gòu)在受力后會(huì)產(chǎn)生形變，一般而言結(jié)構(gòu)變形是微小的，可以忽略變形對(duì)內(nèi)力分布的影響，這就是一階分析。如果我們考慮形變?chǔ)?，結(jié)構(gòu)在承受豎向荷載P時(shí)因形變會(huì)產(chǎn)生附加彎矩（即P-Δ效應(yīng)）從而導(dǎo)致結(jié)構(gòu)進(jìn)一步變形，這是二階效應(yīng)。??

一階是直接的，二階是間接的；一階是先的，二階是后的；一階是好做的，二階是不好做的……??????

我要總結(jié)的底層邏輯是，模型開(kāi)發(fā)存在一階效用和二階效用，一階效用值得做，二階效用不值得做。?

一階的增益是你決策的依據(jù)，二階不是，二階的價(jià)值不是你決策的依據(jù)，是你資源過(guò)?？梢园才鸥傻氖虑?。

當(dāng)你的業(yè)務(wù)目標(biāo)，例如余額規(guī)模和風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，還有很大差距的時(shí)候，你肯定要找一些事情做，但不是什么都有用，去找具備一階效用的事做，不要找二階效用的事做。

如果你業(yè)務(wù)玩不下去了，卻提需求給模型同學(xué)說(shuō)必須靠你這個(gè)二階優(yōu)化，不然業(yè)務(wù)就黃了，那不是壞就是蠢，你應(yīng)該去尋求其他的解決方案。

例如去找更好的流量，去找更有效的三方數(shù)據(jù)，不要去做無(wú)窮個(gè)特征，做無(wú)數(shù)個(gè)模型。

我見(jiàn)過(guò)很多無(wú)效的項(xiàng)目，浪費(fèi)了很多人無(wú)數(shù)的時(shí)間。那些辛辛苦苦加班熬夜的時(shí)間，不僅毫無(wú)意義，還起到了反重用：它讓你對(duì)工作是如此的厭倦和疲憊，以至于你的成長(zhǎng)還不如一天就上八小時(shí)可以獲得的那么大。

當(dāng)你把時(shí)間都花在沒(méi)有意義的建模試驗(yàn)和調(diào)優(yōu)上，你不焦慮嗎？對(duì)于只有二階效用甚至更高階效用的任務(wù)，最好的做法就是拒絕掉這樣的項(xiàng)目。拖黃掉不會(huì)有多大的損害，做好了也沒(méi)有多大的益處。

不幸的是，大部分團(tuán)隊(duì)，80%的時(shí)間都在做只有二階效用的東西，20%在做一階效用。

前面我說(shuō)：如果你做模型做得很忙很累很頭大，不僅不能說(shuō)明你牛逼你努力，反而說(shuō)明的是你不懂風(fēng)控。好吧，我承認(rèn)，我太嚴(yán)格了。你說(shuō)你身不由己，但既然如此，何必內(nèi)耗？

再一次強(qiáng)調(diào)，經(jīng)驗(yàn)讓工作更輕松。如果你沒(méi)有，你一定心存懷疑，請(qǐng)務(wù)必相信你的懷疑。

我可以下這個(gè)斷言：任何人，如果模型工作做得累得要死，都是因?yàn)檫`背了本文所提的決策邏輯。你應(yīng)該知曉這件事情，想清楚這個(gè)違背是因?yàn)槭裁?，再想辦法改善自己的處境。

最后，讓我們給我們的決策邏輯起一個(gè)宏大的口號(hào)，就像AI大模型那樣：

Less work, more value.