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记录 AI 应用、信贷风控与工程化实践的思考笔记
文章 · 16 篇
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特征工程实战从原始数据到模型入模的完整链路特征工程实战：从原始数据到模型入模的完整链路 特征工程占了风控建模 80% 的工作量。不是你模型调得不好，是你的特征根本就没把信息榨干。这篇文章不讲"特征工程很重要"这种废话，只讲怎么做。 --- 1. 时间窗口：风控特征的生命线 风控场景下，所有特征必须带时间窗口。没带窗口的特…
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LLM贷前材料审核从Demo到生产LLM 贷前材料审核：从 Demo 到生产环境的落地踩坑全记录 用 GPT-4 写了个 Prompt 跑通 10 条测试数据，准确率 95%，产品经理说"下周上线"。三个月后你还在修边角——因为真实场景的材料比测试集脏十倍。 --- 一、贷前材料审核到底在审什么 小微企业申请贷款…
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LLM在贷前材料审核中的落地LLM 在贷前材料审核中的落地 贷前材料审核是信贷流程中最依赖人工的环节之一。借款人上传身份证、营业执照、银行流水、经营合同等材料后，审核员要逐份核对信息一致性、识别 PS 痕迹、提取关键字段、判断材料是否合规。一套中型信贷机构的日均进件量在几百到上千单，每单平均涉及 5-10 …
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MCP全面理解从架构到数据流的全景解析MCP 全面理解：从架构到数据流的全景解析 MCP 不是"又一个 API 协议"，它是大模型与外部世界之间的 标准插座 ——有了它，换个模型就像换个电器，插头不变，照常用。 --- 1. MCP 是什么？ MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 是…
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时间窗口特征设计风控实战特征工程：风控领域的时间窗口特征设计 时间窗口特征是信贷风控模型中最重要的特征类型之一。一个借款人的历史行为——近 7 天申请了几次、近 30 天登录了几个设备、近 90 天逾期了几次——这些窗口特征的区分能力，往往超过静态特征（年龄、收入、学历）好几个量级。但窗口特征的设计也是…
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Agent工作流设计多轮推理工具编排与状态管理Agent 工作流设计：多轮推理、工具编排与状态管理 Function Calling 让你调了一个工具，Agent 让你调了一组工具。区别不在"多调了几次"，而在谁来管理调用顺序——是你写死 if-else，还是模型自己迭代决策。 --- 1. Agent 到底是什么？ 一句话…
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KS漂移检测与PSI稳定性实战KS 漂移检测与 PSI 稳定性：你的风控模型正在悄悄变老 模型上线第一周 KS 0.42，三个月后 KS 0.31。业务方问"是不是模型坏了"，你说"等等看"——再等三个月 KS 跌到 0.19，已经跑了半年的坏账才浮出水面。 --- 一、模型为什么会"变老" 风控模型不是静态…
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反欺诈实战关系图谱实时特征与决策引擎的三角协作反欺诈实战：关系图谱、实时特征与决策引擎的三角协作 反欺诈不是"多写几条规则"的事——黑产在进化，你的规则昨天有效不代表今天有效。这篇文章讲的是工程层怎么搭一套能自演化的反欺诈体系。 --- 1. 为什么规则引擎打不过黑产？ 典型的反欺诈演进路径： 每加一条规则，黑产换一种绕过方…
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评分卡建模实战WOE与IV编码评分卡建模实战：WOE/IV 编码与特征分箱 信用评分卡是信贷风控的基石模型，从信用卡审批到小微贷款定价，几乎所有金融机构的自动化审批链路里都跑着一套评分卡。这篇文章不讲"评分卡是什么"的百科式介绍，直接讲一个建模工程师上手时最核心的三个问题：怎么分箱、怎么算 WOE/IV、怎么…
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时间窗口特征设计风控实战时间窗口特征设计：风控模型中最容易被低估的工程问题 模型跑出 AUC 0.82，上线后 KS 跌到 0.18——不是你模型没训好，是你的时间窗口设计埋了雷。 --- 一、什么是时间窗口特征 时间窗口特征，说白了就是在"过去 N 天/N 个月"这个滑动窗口内，对某个实体的行为做聚合…
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FunctionCalling设计模式从一次调用到生产级工具编排Function Calling 设计模式：从一次调用到生产级工具编排 别再用 解析 LLM 返回的 JSON 来做工具调用了——Function Calling 真正的价值在编排层，不在调用层。 --- 1. 你是怎么用 Function Calling 的？ 大多数人的用法：…
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SHAP值在风控模型可解释性中的实战SHAP 值：风控模型可解释性的终极武器 标签：信贷风控 · 机器学习 · SHAP · 模型可解释性 · 特征重要性 一、为什么风控模型必须可解释？ 信贷审批场景有一个不同于推荐/搜索的死线： 你必须能回答"为什么拒了这笔贷款" 。 这不是技术偏好，是监管刚需。《个人信息保护法…
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风控模型稳定性监控PSI与KS指标实战风控模型稳定性监控：PSI 与 KS 指标实战 模型上线不是终点，监控才是风控模型真正的开始。 一、为什么需要模型稳定性监控 信贷风控模型上线后，最怕的不是模型不准，而是模型悄悄变差你还不知道。 一个典型的翻车场景：评分卡上线时 KS=0.35，半年后坏账率突然飙升。排查发现，经…
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RAG架构从Demo到生产的工程化路径RAG 架构从 Demo 到生产的工程化路径 一份构建过 3 个生产级 RAG 系统的趟坑总结，不是"对接个 LLM + 向量库就跑"的入门教程。 --- 1. 为什么大多数 RAG Demo 上不了生产？ 你照着 LangChain 的 Quickstart 搭了一个"上传 P…
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XGBoost-vs-LightGBM信用评分实战XGBoost vs LightGBM：信用评分场景怎么选？ 标签：信贷风控 · 机器学习 · XGBoost · LightGBM · 信用评分 一、两个"树王"的故事背景 XGBoost 和 LightGBM 都是 GBDT（Gradient Boosting Decisio…
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信贷风控中AI落地的正确姿势信贷风控中 AI 落地的正确姿势：从规则引擎到智能评分卡 标签：AI应用开发 · 信贷风控 · 机器学习 · 评分卡 一、为什么规则引擎不够用了？ 传统信贷风控靠规则引擎 + 专家经验。比如： - "年收入 < 5 万 → 拒" - "近 6 个月逾期次数 3 → 拒" - "多…