01
Q：现在的数据监管背景下，如下图所示的一些通话记录和APP下载记录类的特征衍生会受限吗（因为拿不到用户的这些原始特征）？
（以上课件来自：【第3期】量化风险建模师-认证班）
A：会有影响，一般业务测本身拿不到客户的通讯记录信息。但自身app的埋点信息和一些基础的设备信息是可以获取的。通话记录可以尝试购买三方数据，后面可能会直接对接征信机构去测试采购，他们一般具有完整的授权链。
02
Q：通过描述性统计，进行特征探索性分析并剔除变量的初筛方式，比如剔除top1占比过高的字符型变量，这个逻辑是只对LR型模型适用，还是即使是XGB这样的机器学习模型，这个变量预选择逻辑也适用？
A：对所有模型均可以适用，因为变量top1占比过高（95%+）其本身变异程度很小，所带的信息也不足于区分好坏（其iv应该非常低）。也可以补剔除直接进行iv筛选，但运算量会很大。所以为了节省计算时间，建议先剔除变异小的特征。
03
Q：如下图所示，使用PSI进行特征筛选的时候，base只选一个月会不会有所偏差，比如季节性效应或一些特定的时点。比如选择2020/01作为base的话可能正好是新冠疫情发生的时候。
（以上课件来自：【第3期】量化风险建模师-认证班）
A：是的，有的机构会进行循环base计算，例如：先以1月为base每个月计算一次再去平均，同时再以第一季度为base，每个季度计算一次取平均，甚至还会以上个月为base，逐月计算。base数据的选取会根据实际情况考虑选取较为稳定的时期（逻辑上没大问题均可）。课件中以训练集和测试集两个计算psi，为了方便讲解。
一般来说，模型上线后监控的话，以建模时期的样本或者以上线后累计一段时期的样本为base。
04
Q：在后疫情时代，疫情对变量设计和变量筛选有什么影响？会不会因为疫情一些变量的稳定性等发生了偏差？
A：有可能的，若是当前客群与模型开发时的样本发送偏差，比如特征受疫情影响导致分布发送显著变化，最终会影响模型分数的分布。监控会持续报警，此时需要与策略或业务侧沟通，是否需要进行模型迭代。
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这门课适合谁？
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这门课的具体内容是什么？
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资深风控模型专家亲授，带你快速成长
肖老师
资深零售个人信贷风控模型专家，从事一线大厂消费金融风控模型开发多年 曾任某大企金融线模型组leader，世界500强企业金融科技事业部经理 现任某大厂旗下数科子公司-风控模型专家岗，擅长个人信贷风控模型
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