揭秘python金融风控建模

之前为了鼓励消费和规避风险，银行对优质客户发放信用卡。随着超前消费主义盛行，个人消费贷款规模不断扩张，线上现金贷产品越来越多，例如借呗，微粒贷，京东白条，安逸花。传统银行也设立创新事业部，模仿市场上消费金融公司，把个人消费贷款市场扩展到无信用卡人群（次级人群）。贷款有风险，如果用户借钱不还或故意骗贷，银行就会有损失。近年来居民负债率越来越高，多头借贷现象越来越突出，贷款风险越来越大。
如何判断申请贷款用户的信用和规避贷款风险？仅依靠风控部员工个人经验是很难做到的。我们需要运用风控模型技术，自动化，量化计算客户信用评分。如果信用评分高，则表示优质客户，贷款风险小，可发放贷款；如果信用评分低，则表示次级客户，贷款风险高，拒绝贷款。
风控模型目的将银行等金融贷款机构的风险最小化并将利润最大化。风控模型作用就是识别借钱不还用户，然后过滤掉这部分客群。这样银行放款对象基本是优质客户，可以从中赚取利息，从而达到利润最大化，风险最小化。
金融风控建模课程教授学员快速搭建风控模型，包括评分卡模型和最新一代集成树模型，解决上述痛点。