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合规催收下的A B测试实战指南

共计 30 章节
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01
课程导论
合规催收的定义与重要性 · A/B测试在催收领域的价值 · 课程目标与学习路径
课程导论合规催收的定义
02
催收合规基础
国内催收监管法规概览（如《个人信息保… · 《商业银行信用卡业务监督管理办法》） · 合规红线与底线
催收合规基础国内催收监管法规…
03
A/B测试核心概念
假设检验 · 对照组与实验组 · 随机化原则
A/B测试核心概念
04
催收场景下的A/B测试适用性
哪些催收策略适合A/B测试（话术 · 频次 · 渠道
A/B催收场景下的
05
实验设计第一步
定义业务目标与核心指标 · 联系率（Contact Rate） · 承诺还款率（Promise to P…
实验设计第一步定义业务目标
06
实验设计第二步
提出可验证的假设
实验设计第二步提出可验证的假设
07
实验设计第三步
确定实验变量与分层：单一变量原则 · 多变量测试（MVT）的适用场景 · 客户分层（如按逾期天数
实验设计第三步确定实验变量
08
样本量计算与统计功效
使用Python进行样本量估算（基于… · 最小可检测效应（MDE）的设定
样本量计算统计功效
09
随机化分组策略
完全随机化 · 分层随机化（Stratified R… · 区组随机化（Block Random…
随机化分组策略完全随机化
10
对照组与实验组的隔离机制
确保两组客户不相互干扰（如同一客户被… · 数据隔离与策略隔离
对照组实验组的隔离机制
11
数据采集与埋点规范
催收系统日志要求 · 关键事件埋点（外呼 · 短信
数据采集埋点规范
12
实验运行周期与截止规则
催收周期（如M1 · M2 · M3）与实验时长匹配
实验运行周期截止规则
13
合规风险监控机制
实验过程中的实时合规看板 · 投诉率异常监控 · 人工审核与熔断机制
合规风险监控机制实验过程
14
结果分析方法论
双样本T检验 · 卡方检验 · Mann-Whitney U检验在催…
结果分析方法论双样本T检验
15
Python实战
数据清洗与预处理 · 处理缺失值与异常值 · 数据标准化
Python数据清洗
16
Python实战
假设检验代码实现 · 计算P值与置信区间
Python假设检验代码实现
17
Python实战
结果可视化 · 置信区间图 · 累计收益曲线
Python结果可视化
18
多臂老虎机（Multi-Armed Bandit）在催收中的应用
动态分配策略 · 减少客户体验损失 · 与A/B测试的对比
Multi-ArmedBandit
19
催收话术A/B测试案例
温和话术 vs 强硬话术对M1阶段回…
A/B催收话术
20
催收渠道A/B测试案例
短信 vs 电话 vs 智能语音机器…
A/B催收渠道
21
催收时段A/B测试案例
上午9-11点 vs 下午2-4点…
A/B催收时段
22
催收频次A/B测试案例
每日1次 vs 每日2次 vs 隔日…
A/B催收频次
23
催收策略组合A/B测试案例
短信+电话' vs '仅电话' vs…
A/B催收策略组合
24
实验结果的业务解读与决策
统计显著性与业务显著性的区别 · 如何根据结果调整催收策略
实验结果的业务解…决策
25
常见陷阱与误区
多重比较问题（多重假设检验） · 幸存者偏差 · 数据窥探（Data Snooping…
常见陷阱误区
26
合规视角下的实验报告撰写
报告结构 · 合规声明 · 数据隐私保护说明
合规视角下的实验…报告结构
27
实验复盘与迭代优化
如何从失败的实验中学习 · 建立实验知识库 · 持续优化实验流程
实验复盘迭代优化
28
组织架构与协作流程
风控 · 催收 · 法务
组织架构协作流程
29
自动化实验平台搭建思路
催收策略引擎与A/B测试平台的集成 · 特征平台（Feature Store…
自动化实验平台搭…A/B
30
课程总结与未来展望
A/B测试在催收智能化中的趋势 · 联邦学习与隐私计算在催收实验中的潜在…
课程总结未来展望