风控建模—行为评分卡(B卡)简单记录
最近在做行为评分卡，查阅网上各种资料，发现大多都是介绍准入模型的，对于B卡的介绍很少，而且具体的取样方法及观察点的确定说的也模糊不清。今天简单记录一下我做的行为模型过程，着重介绍观察点及取样的方法，以作备忘。
行为卡主要在用户申请提现之后，依据其在账户使用期间所产生的各种行为来预测未来风险的一种评分模型。
本文以小额信贷分期产品为例，介绍一下B卡的开发流程。
1. B卡模型的业务背景
a.小额信贷产品场景介绍
b.B卡适用产品和客群
c.B卡适用的场景
2.B卡模型的设计
3.模型特征开发
4.模型开发流程
1. B卡模型的业务背景
1.1 小额信贷产品场景介绍
在小额分期场景中，用户的生命管理周期可分为贷前、贷中、贷后三个阶段，每家公司对于这三个阶段的定义稍有不同，本文定义如下：
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贷前：机构对新注册的用户进行授信审批，给予一个初始信用额度(授信阶段)，之后用户进行第一次金额支用，机构对其进行支用审批，这笔支用订单包含了金额，利率，期限等属性。用户支用成功后会生成一张还款计划表，该还款方式如果为等额本息，则每月还相同的本息。此阶段的用户被称为新客，很多机构将新客的授信，距授信3个月内用信订单环节称为贷前。
贷中：新客转化为老客后，就进入到了贷中阶段，每家机构对老客的定义不同，有些把复贷的作为老客，有些则要求新客还款N期后才转为老客。小额信贷分期属于循环贷产品，即在额度允许的范围内，用户可支用申请多笔订单，用户申请新的一笔订单之前，机构会参考其历史账单的还款行为，若存在在逾未还账单，则用户势必会被拒绝，该决策考虑的因素有两个：一是及时止损，老订单的损失还未挽回，新订单大概率会造成进一步损失，二是用户未还清账单还来借款，说明其现金流出现问题，很可能在借新钱还旧债。老客的支用，额度管理，营销转化、流失预警和挽回都属于贷中阶段。
贷后：新老客的账单出现逾期，即进入贷后的催收管理，催收员会根据不同的逾期程度，采取不同的催收措施。
1.2 B卡适用产品及客群
a. B卡适用于还款周期长的产品（单笔单贷或循环贷），如果周期过短如（714/单期产品）其实并不适合，因为周期过短，用户风险变化并不大，可以直接用A卡进行衡量用户风险。对于周期长单笔单贷或循环贷产品，我们可以根据用户的还款行为，逾期表现对用户进行贷中监控或提降额（循环贷）的处理。
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b. B卡的适用客群为老客，老客是具有足够长的还款行为。本文中老客的定义为：至少有一笔支用订单有三期还款表现。
1.3 B卡适用的场景
a. 贷中监控场景（离线模型）：特征都是离线计算好的，每天/每月固定时点跑B卡模型，对用户进行监控，评估下一个时间周期的风险，及时发现风险，尽早做催收介入或额度冻结（针对循环贷）等操作；
b. 支用审批场景：特征是实时的，老客每次支用申请时实时计算特征调用支用模型模型进行审批,用来评估未来逾期风险，可对用户做支用是否通过及额度提降等动作。
2. B卡模型的设计
B卡模型的设计可根据其适用场景来设计:贷中监控场景和用信审批场景。
a.建模样本维度的确定（主要针对循环贷，单笔单贷人和订单都是一笔）：
i.订单维度：每个订单就是一个样本，订单的提现申请时点就是观察点，观察点前N天为观察期，取观察期内该用户的行为特征。观察点之后的N天为表现期。这种方法就是样本量充足，但缺点就是样本之间不满足独立同分布。
ii.用户维度：一个用户就是一个样本，一个用户如果有多笔订单则将多笔订单规约到一个用户上面，这种方法的难点时观察点比较难确定。本文在下面详细介绍此观察点的确定。
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iii.用户
+时间周期维度：这种方式就是假设一个用户在不
同时间点的表现和风险是不一样的，代表不同的样本。
b.观察点、表现期、观察期及标签y的确定：
建模样本的维度确定好之后，就要确定观察点，以便于取建模样本。
i.订单维度：对老客的每笔订单都取出来作为样本，其中用信时间为观察点，再对每笔订单进行打表现处理；
ii.用户层面: 首先对所有老客样本进行打标签；然后针对有坏订单的用户进行找出其第一笔坏订单的支用时间点作为观察点；最后全部是好订单的企业随机找出一笔支用订单的支用时间作为观察点。
iii.用户+时间周期（主要针对贷中监控模型）：观察点可以定义在某几个固定的日期（如2022-06-15,2022-07-15两个月），在对用户+时间维度进行打标签处理。
3. 模型特征开发
以时间切⽚，1，3，6，12等观察期截取相应数据，进⽚特征衍⽚，构造
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