⑴ 智能风控决策引擎系统可落地实现方案（三）模型引擎实现
智能风控决策引擎系统可落地实现方案（三）：模型引擎实现
在智能风控决策引擎系统中，模型引擎是实现风控决策智能化的关键组件。它基于机器学习算法，通过对历史数据的训练和学习，构建出能够预测用户未来逾期风险的模型，从而为风控决策提供依据。以下是模型引擎实现的具体方案：
一、机器学习模型介绍
机器学习模型是模型引擎的核心，它依据已有历史数据，挖掘共同特征，用概率统计方法和算法形成机器可识别的规律模式（模型），并用该模式来预测未知数据。在风控领域，常用的机器学习模型包括逻辑回归、支持向量机、决策树、集成学习算法（如GBDT、Xgboost）等。其中，XGBoost由于其优异表现，是风控领域最主流的建模算法之一。
二、模型建立流程
y定义：
y也叫Y标签，是因变量，代表我们想要预测的目标。在风控信贷申请流程中，最关注的指标是“用户是否逾期”，因此会选择用户逾期作为负样本。
根据业务场景是单期产品还是分期产品，还款周期长度是多少，来确定y标签的定义。如单期14天产品可选择逾期3天作为负样本来定义y标签。
X定义：
X是自变量，是多维的向量，代表特征变量。特征工程是建模最重要且耗时的工作，包括数据的探索选择、数据清洗、特征处理转化、特征选择评估等步骤。
信贷风控场景中可挖掘数据主要包括：个人基本信息、历史表现、征信及多头表现、行为打点记录、抓取授权信息，以及三方机构数据API服务。
样本选择：
样本的选择主要看样本量大小。业务初期样本量小可全部选择，甚至加入一些非当前场景下样本填充。样本量大可欠采样处理，优先选择最新数据，选择表现期的样本。
确定样本数据集后，可将数据集分为训练集train、测试集test和时间外样本OOT。先通过训练集进行模型训练，测试集进行模型性能测试，最后通过OOT样本进一步评估模型在最新数据表现。
建模算法：
选择合适的建模算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树、XGBoost等。
使用python等编程语言，借助scikit-learn等机器学习库进行模型训练。
模型评估：
通过混淆矩阵、精准率、召回率、ROC曲线、KS曲线以及稳定性指标PSI等指标来评估模型的性能。
根据模型在测试集和OOT样本的表现评估，来决定模型是否可用。实际模型部署后还要经过一个陪跑的过程才能上线决策。
三、模型部署
模型训练完成后，需要将模型持久化，以便之后直接使用而不用每次都先训练。模型持久化有两种方式：pickle和pmml。
- pickle：python特有的对象序列化格式，生成的文件可以保存并发布到生产服务器，由python环境解析执行。
- pmml：将模型转化为XML格式的文件，这样python训练出的模型其他语言如java可以解析执行。
四、模型引擎架构
模型引擎架构主要包括以下几个部分：
- 模型存储：存储训练好的模型文件，如pickle文件或pmml文件。
- API服务：提供RESTful API接口，供上游系统调用模型进行实时预测。
- 日志与监控：记录模型调用的日志信息，监控模型的运行状态和性能指标。
- 模型管理：包括模型的版本管理、模型更新、模型回滚等功能。
五、模型工程闭环
整个模型工程包括离线训练和在线预测两部分。离线训练出的模型通过文件导出，发布到模型引擎中，提供模型服务。而实时模型引擎计算出的结果和特征数据又会作为重要的样本数据用于离线分析和离线回溯，形成一个闭环。
六、模型引擎与决策引擎的打通
模型引擎与决策引擎的打通方式有多种：
- 将模型作为特征，决策引擎调用特征引擎，特征引擎调用模型引擎。
- 将模型作为特殊的特征，决策引擎根据标识识别调用特征引擎还是调用模型引擎。
- 决策引擎增加一个网络请求网关节点类型，在决策流中配置，执行决策流解析可获取实时请求模型引擎的能力。
通过以上方式，模型引擎与决策引擎可以实现无缝对接，共同为风控决策提供支持。
以上即为智能风控决策引擎系统中模型引擎的实现方案。通过构建机器学习模型，实现风控决策的智能化和精准化，为金融机构的风控管理提供有力支持。
⑵ 【评分卡系列】评分卡模型PMML文件由来原理场景示例详解
在数据科学领域，PMML（Predictive Model Markup Language）是一种重要的标准化文件格式，旨在促进不同数据挖掘工具间的模型交流与共享。它最初由Data Mining Group（DMG）提出，现被广泛应用于模型的交换与执行中。
PMML以XML为基础，详细记录了数据挖掘模型的各个方面，如机器学习算法、预处理步骤等。通过标准的PMML文件，可以方便地在Python等编程语言中，通过如sklearn2pmml和nyoka这样的库，将模型从一个工具导出到另一个工具中使用。
下面以一个简单的Python示例为例，演示如何将Scikit-learn模型转换为PMML文件。PMML文件包含头信息、数据字典、模型结构等核心部分，例如DecisionTreeIris.pmml文件，它展示了一个决策树模型的结构和节点信息。
对于评分卡类型的PMML文件，它们主要用于计算prediction_score，通过定义一系列特征和条件，将输入数据映射到得分或类别上。比如，pay_0_score特征根据pay_0字段的值，通过一系列条件分配分数，形成一个基于规则的评估体系。limit_bal_score则是根据bill_amt2字段的值来调整评分。
总的来说，PMML文件的解读涉及模型的上下文、数据字段定义、评分规则和输出结构，这对于理解、迁移和应用数据挖掘模型至关重要。通过深入理解PMML文件，可以更有效地在不同系统间共享和部署预测模型。