1. 样本构建概述

1.1 风控样本的定义

风控样本是用于训练、验证和测试风险控制模型的结构化数据集合，通常包含特征变量与标签变量的配对记录。在信贷风控场景中，一条典型样本记录由用户申请时的属性特征（年龄、收入、负债比等）、行为特征（浏览时长、填写速度等）以及最终逾期标签（好坏客户标识）组成。

1.2 样本在模型生命周期中的核心地位

样本质量直接决定模型性能的上限。下图展示了样本在风控模型全生命周期中的枢纽位置：

从图中可以看出，样本构建处于模型生命周期的上游枢纽位置。如果样本存在偏差、标签错误或时间穿越问题，后续所有环节都会产生连锁失真。业界有句共识："垃圾进，垃圾出"（Garbage In, Garbage Out），样本质量是模型效果的天花板。

1.3 样本构建的常见挑战与误区

在实际项目中，样本构建环节最容易出现以下六大问题：

1.4 样本构建的核心原则

为应对上述挑战，样本构建需遵循以下四项基本原则：

1. 标签可观测原则： 标签必须在特征采集时间点之后有足够的观察期（如贷后 90 天），确保好坏状态已充分暴露。
2. 时间一致性原则： 特征采集时间点必须严格早于标签观察起始点，杜绝任何未来信息泄露。
3. 代表性原则： 训练样本的客群分布、时间分布、拒绝分布应与目标应用场景一致。
4. 可重复性原则： 样本构建流程应脚本化、参数化，确保每次构建结果可复现、可审计。