金融风控面试十二问

写在最前面的话

最近看有些同学在找金融风控方面的工作。咱们课程涉及到的，主要是建模的过程。有些同学对整个业务框架不是很了解，所以总结了一下平时面试聊的比较多的一些点。

前九道题都是工作中一定会碰到的基本内容，如果有一些这方面的工作经验，基本上都会聊到。后面的因人而异，工作经验少的同学，面试官可能会重点看一下对算法的理解，以及一些SQL能力。

PS：我们的风控项目是很精彩，也是我们的简历的核心内容，但是不要写的太过详细了，感觉像是在读一个完整的建模文档一样。最好是每一步写几个概括性的词语，细节留在面试的时候给面试官讲出来，不然面试的时候，就成了你背简历，他读论文......

你们公司的主要业务是什么？

• 属于什么类型的贷款产品（现金贷、消费分期等等）

• 客户一般来自什么渠道，是特定的群体（比如滴水贷只借给滴滴平台的司机），还是面向所有人的（比如常规的p2p公司）

• 贷款额度、还款周期

你们的业务做得怎么样？

• 通过率是多少

• pd0、pd7、pd30 大概是多少

注意：这些都反应了你的模型做的如何，通过率越高，逾期率越低，模型越好。
ps：pd0指的是到期当天，pd1指的是逾期一天。

你都负责哪些业务？

• 准入策略

• 风控模型

• 贷后监控

我们平台的学员，主要是风控模型这块。监控也是必须的，我们要时刻关心模型的通过率和贷后表现是否有异常，警惕欺诈。

你讲一讲你模型是怎么做的？

• 确定y如何标记（逾期几天为1，几天为0，每种产品不一样，如果不知道，我建议你说15天为分割点，没什么大问题）

• 前期数据准备（数据来自 HIVE？MySQL？MongoDB？Spark？）

• 这里就可以接上学过的风控项目

包括各种算法，建模技巧，基本上都是这里引出的。

你是如何标记客户好坏的？

• 逾期天数作为标记好坏的依据

• 因为本身样本不均衡，会偏向扩充坏人的数量（比如以pd1来标记好坏，坏人肯定比pd15会多很多）

• 注意很多公司建模的时候，去除一部分灰色客户（比如去掉pd1~pd5的客户）

你做模型时用到了哪些数据源？

• 征信数据

• 运营商数据

• 埋点数据

• 平台自有数据

• 用户手填数据

数据有很多，每家都各有不同，小心点也可能问你数据来自哪家平台哦。

 ps：见过很多小型公司都喜欢用运营商数据，因为便宜，很多都是免费的。

模型的效果怎么样？

• 测试集和跨时间验证集的KS和AUC是多少

• 上线后一个月或者几个月后，模型的KS是多少，AUC是多少

你们模型是怎么部署上线的？

我经历过的几种上线方法可以分享给大家。

• 最简单的，把评分卡每个区间加多少分减多少分，怎么做映射的逻辑，讲给开发小哥，他会帮你在线上写 if else

• 生成一个pmml文件，给开发小哥调用

• 公司自己做的决策引擎，或者是租的，自己写变量逻辑上线

• 用flask或者Django自己写接口上线

上线需要注意什么？

• 线上线下变量的逻辑必须完全一致，这是最重要的

• 很多公司会做类似于A\B test，两套模型竞争（一个champion做决策，和一个challenger空跑，也有可能champion 70%，challenger 30%）

推导一下逻辑回归 & XGBOOST

• 对于别人可能有些难度，但我相信咱们平台的学员是完全没有问题的

讲一下评分卡的分数映射公式

• 推导主要是换底公式，详见评分卡文档

• 如果现在刻度区间过大应该如何调整

这里的逻辑要搞清楚，不然通过率出了问题，连怎么调整都不知道

手写一下SQL代码

一般算法岗对SQL能力都是有要求的，稍加练习基本没有问题，这里放一个我们公司的笔试题。

• 请取出，每个班级 所有课程 平均分大于80分的 学生名字

希望你们都是offer收割机~

END

今日学习推荐

【机器学习集训营第八期】

火热报名中

2019年5月6日开课

前100人特惠价:14399 

报名加送18VIP[包2018全年在线课程和全年GPU]

且两人及两人以上组团还能各减500元

有意的亲们抓紧时间喽

咨询/报名/组团可添加微信客服

julyedukefu_02

扫描下方二维码

免费试听

☟

长按识别二维码

●3句话告诉你薪资高到没朋友的数据科学职位到底是干啥的？

●一次面试让你知道数据结构与算法对前端的重要性

●面经|普通本科毕业一年，我是如何做到从月薪7k到月薪19k的

●一文详解：什么是B树？

●机器学习中的数学基础（微积分和概率统计）

●34个最优秀好用的Python开源框架

●【实战分享】电影推荐系统项目实战应用

●Python打牢基础，从19个语法开始！

扫描下方二维码  关注：七月在线实验室 

后台回复：100   免费领取【机器学习面试100题】

后台回复：干货 免费领取【全体系人工智能学习资料】

后台回复： 领资料 【NLP工程师必备干货资料】

▼更多精彩推荐，请关注我们▼

把时间交给学习

戳“阅读原文”我们一起进步

在看点一下