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一个月掌握互联网金融风控策略：从零基础到实战

创作时间:
作者:
@小白创作中心

一个月掌握互联网金融风控策略：从零基础到实战

在互联网金融领域，风控策略是保障平台安全运营的核心环节。对于想要转行进入这一领域的应届毕业生来说，掌握风控策略相关的知识和技能至关重要。本文将为你提供一份为期一个月的系统学习计划，帮助你从零基础快速入门风控策略。

01

核心知识框架

在开始学习之前，让我们先了解一下风控策略涉及的主要知识领域：

知识领域
主要内容
基础知识
互联网金融业务模式（消费贷、现金贷、助贷）、风控全流程（贷前/贷中/贷后）
工具技能
SQL（复杂查询）、Python（Pandas/Scikit-learn）、Excel数据透视表
风控模型
信用评分卡（A/B/C卡）、XGBoost/LightGBM、特征工程（WOE/IV）
策略设计
反欺诈规则、授信策略、调额调价策略、催收策略
数据分析
Vintage分析、滚动率、KS/AUC/PSI指标

02

30天详细学习计划

第一周：基础认知与工具入门

日期
学习内容
学习资源
时间分配
Day 1
行业认知
- 互联网金融业务模式（消费贷/现金贷/助贷）
- 风控策略岗职责（规则设计、模型应用）
B站课程《金融风控基础》第1章 + 文章《风控策略核心概念》
3h
Python基础
- 安装Anaconda、Jupyter
- 变量、循环、函数
菜鸟教程Python入门
3h
Day 2
SQL基础
- SELECT查询、JOIN、聚合函数
- 练习：计算用户逾期率
牛客网SQL题库 + B站《SQL七天入门》
3h
Python数据处理
- Pandas数据清洗（缺失值处理、去重）
Kaggle《Pandas入门教程》
3h
Day 3
统计学基础
- 描述性统计（均值/分位数）
- 假设检验（P值/T检验）
《深入浅出统计学》第1-4章
3h
实战练习
- 用Pandas分析Kaggle信用卡数据集
Kaggle《Credit Card Fraud Detection》
3h
Day 4
评分卡模型入门
- 评分卡原理（A/B/C卡区别）
- WOE/IV值计算
B站课程《信用评分卡模型构建》第2章
3h
Python实践
- 使用scorecardpy库分箱
GitHub项目《scorecardpy》
3h
Day 5-7
项目实战1
- 完成简单评分卡Demo（预测违约概率）
- 输出报告：IV值筛选、逻辑回归模型结果
GitHub项目《Scorecard-Baseline》
每天6h

第二周：风控模型与策略设计

日期
学习内容
学习资源
时间分配
Day 8
特征工程进阶
- 卡方分箱、最优分箱
- 特征稳定性分析（PSI）
知乎《风控特征工程实战》
3h
反欺诈策略
- 规则引擎设计（设备指纹、IP异常）
文章《反欺诈策略设计》
3h
Day 9
模型评估
- KS/AUC/ROC曲线解读
- 模型监控（PSI、CSI）
B站课程《评分卡建模评估方法》
3h
实战练习
- 计算模型KS值并调优
Kaggle Notebook《Model Evaluation》
3h
Day 10
贷前策略
- 准入规则（黑名单/白名单）
- 授信额度测算逻辑
文章《风控策略核心概念》
3h
SQL进阶
- 窗口函数（计算滚动逾期率）
LeetCode SQL题库（中等难度）
3h
Day 11-12
项目实战2
- 设计反欺诈规则集（如：同一设备多账号拦截）
- 用Drools配置规则
模拟数据 + Drools官方文档
每天6h
Day 13
业务知识
- 信贷全流程（进件→授信→贷后）
- 风控策略岗日常工作
书籍《消费金融真经》第1-3章
6h

第三周：机器学习与求职准备

日期
学习内容
学习资源
时间分配
Day 14
XGBoost入门
- 树模型原理、特征重要性分析
- 调参（学习率/树深度）
B站《XGBoost实战》
3h
实战练习
- 用XGBoost重构评分卡模型
Kaggle Notebook《XGBoost for Credit Risk》
3h
Day 15
模型部署
- Flask封装模型API
- 模型监控报表（PSI）
GitHub项目《Flask Model Deployment》
6h
Day 16
数据可视化
- Matplotlib绘制逾期分布图
- Seaborn特征相关性热力图
Kaggle教程《Data Visualization》
3h
面试高频考点
- 如何选择评分卡变量？
- 模型效果下降如何排查？
牛客网《风控面试真题》
3h
Day 17-18
项目实战3
- 端到端项目：数据清洗→建模→规则部署→监控报表
GitHub项目《Full-Cycle Risk Control》
每天6h
Day 19
简历优化
- 突出项目中的KS/AUC指标
- STAR法则描述成果
知乎《风控岗简历模板》
6h

第四周：模拟面试与查漏补缺

日期
学习内容
学习资源
时间分配
Day 20-21
模拟面试
- 高频问题：规则与模型区别？反欺诈策略设计思路？
- 录制自答视频复盘
牛客网面经 + 文章《策略方法论》
每天6h
Day 22-23
查漏补缺
- 强化SQL复杂查询、PSI计算
- 整理知识库（Notion/语雀）
自行整理 + 《数据化风控》
每天6h
Day 24-28
投递与复盘
- 主投：招联金融、度小满、360数科
- 根据面试反馈迭代答案
拉勾/Boss直聘
灵活安排
03

免费学习资源推荐

  1. 视频课程：B站《金融风控系统课》（含评分卡/反欺诈/项目实战）
  2. 数据分析：Kaggle《Credit Risk Prediction》数据集 + Notebook
  3. 书籍：《消费金融风控策略设计》（电子版可搜PDF）
  4. 面试题库：牛客网“风控策略岗”板块 + 知乎面经
  5. 工具文档：Drools规则引擎官方文档、scorecardpy库GitHub
04

关键提醒

  1. 优先级：每天完成1个代码练习（GitHub提交）+1个业务概念学习（笔记整理）。
  2. 成果输出：将3个项目代码+分析报告上传GitHub，作为求职作品集。
  3. 快速入门：遇到卡点优先参考B站课程和知乎专栏。

通过这一个月的系统学习，你将掌握风控策略的核心技能，包括数据处理、模型构建、策略设计等。即使在学习过程中遇到困难，也要相信自己，坚持下去。祝你学习顺利，早日实现转行目标！

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