📚 课程目录第2章评审基础概念

2. 评审基础概念：什么是风控决策流、什么是风控回放、什么是对比评审、关键术语解释

在金融风控领域，评审人员每天面对大量策略迭代与模型变更。要高效、准确地完成评审，必须首先统一语言——理解风控决策流、风控回放、对比评审这三个核心概念，以及支撑它们的关键术语。本章将逐一拆解，为后续章节的实操评审打下坚实基础。

风控决策流是金融机构在审批、授信、交易监控等环节中，按照预设规则和模型对用户请求进行自动化判断的流程编排。它本质上是“规则+模型+分支”的有向无环图（DAG），决定了每一笔申请或交易走哪条路径、输出什么结果。

  核心特征： 决策流是静态定义的，即上线前配置好的逻辑拓扑；而“回放”则是用真实数据去动态执行这个拓扑。

风控回放是指将历史真实请求（或模拟请求）重新输入到目标决策流中，完整复现每一笔请求在决策流中的执行过程，并记录每个节点的输入、输出、耗时、异常等信息。回放是评审的“数据基础”，没有回放，对比评审就是空谈。

评审场景： 当策略从 v1.0 升级到 v2.0 时，评审人员需要回放 v1.0 和 v2.0 两套决策流，对比同一批样本的决策结果差异。

对比评审是风控评审的核心工作方法：将两套或以上的决策流（通常是线上生产版本 vs 待上线版本）在同一批样本上执行回放，然后逐笔对比决策结果、中间变量、性能指标，从而评估新版本是否达到预期效果，是否存在异常偏移或退化。

常见误区： 对比评审不是简单地看“通过率变了多少”，而是要深入分析哪些样本的决策发生了变化，以及变化的原因（是规则阈值调整？模型分数偏移？还是特征计算 bug？）。

在评审过程中，以下术语会频繁出现。理解它们的准确定义，是高效沟通的前提。

术语	英文	定义	评审中的典型用途
样本	Sample	用于回放和对比的历史数据记录，通常是一批申请单或交易记录。	选择有代表性的样本（如近期申请、高风险客群）进行回放，确保评审覆盖关键场景。
特征	Feature	从原始数据中提取的、用于模型或规则的变量，如“近7天申请次数”。	对比两个版本中同一特征的计算值是否一致，排查特征衍生逻辑变更导致的差异。
模型	Model	基于历史数据训练的评分/分类算法，输出分数或概率，如信用评分卡、XGBoost 模型。	对比模型输出的分数分布、PSI（群体稳定性指标），评估模型是否发生偏移。
阈值	Threshold	规则或模型中用于切分决策的临界值，如“评分 < 600 则拒绝”。	对比阈值调整后，通过率、坏账率的预期变化是否符合业务目标。
拒绝推断	Reject Inference	对被拒绝样本进行“如果当时通过会怎样”的反事实推断，用于修正模型训练或评估。	在对比评审中，拒绝推断可以帮助评估新策略如果上线，对之前被拒客群的真实影响。

  拒绝推断特别说明： 在对比评审中，拒绝推断常用于“影子模式”场景。例如，线上拒绝了某笔申请，但影子模式（新策略）判断为通过。评审人员需要借助拒绝推断技术，估算这笔申请如果真实通过，其逾期概率是多少，从而评估新策略是否过于激进。

评审实操建议： 拿到一份对比评审报告时，先检查“样本”是否一致（样本量、时间窗口、客群分布），再逐层下钻到特征、模型、阈值的变化。拒绝推断通常作为高阶分析，在发现显著决策差异时使用。