2. 尖峰告警定义：什么是尖峰告警，与常规PSI趋势告警的区别

在贷后预警体系中，PSI（Population Stability Index）是衡量客群分布偏移的核心指标。然而，并非所有PSI波动都代表相同的风险含义。本章将明确尖峰告警的定义，并系统对比其与常规PSI趋势告警在触发逻辑、监控粒度、业务解读上的本质区别。

2.1 尖峰告警的定义

尖峰告警（Spike Alert）是指在极短时间窗口内（通常为单日或单批次），PSI值出现瞬时、剧烈、超过预设阈值的异常跳变。它不关注长期漂移趋势，而是聚焦于“突发性”与“幅度”两个维度。

2.2 常规PSI趋势告警的定义

常规PSI趋势告警（Trend Alert）关注的是PSI在连续多个监控周期（通常为周、月或滚动窗口）内的累积漂移。它通过移动平均、指数平滑或回归斜率来识别客群结构的渐进式恶化。

2.3 核心区别对比

以下表格从监控逻辑、业务含义、响应策略三个层面，系统对比两种告警模式：

2.4 尖峰告警 vs 趋势告警：SVG对比图

下图直观展示两种告警在PSI时序曲线上的形态差异：

2.5 两种告警的适用场景对比

在实际贷后监控中，两种告警模式并非互斥，而是互补关系。以下列表总结各自的最佳适用场景：

• 尖峰告警适用场景：
  • 数据源断流或重复推送导致的PSI瞬时跳变
  • 风控策略误上线（如评分卡阈值错误）引发的客群分布突变
  • 外部欺诈团伙集中攻击导致的短期客群异化
  • 系统升级或模型版本切换后的即时验证
• 趋势告警适用场景：
  • 宏观经济下行导致的客群信用质量缓慢下沉
  • 产品利率调整后，优质客群逐步流失的长期漂移
  • 渠道获客质量持续下降的渐进式恶化
  • 模型老化导致的区分能力缓慢衰减

2.6 组合监控策略建议

下表给出推荐的组合监控参数：

2.7 尖峰告警的PSI计算逻辑

尖峰告警的PSI计算与常规PSI公式一致，但对比基准和时间窗口不同：

# 尖峰告警PSI计算示例（单日 vs 基准分布）
import numpy as np

def calculate_spike_psi(actual_dist, expected_dist, bins=10):
    """
    尖峰告警PSI计算
    :param actual_dist: 当日实际客群分布（数组）
    :param expected_dist: 基准客群分布（通常为近30天稳定分布）
    :param bins: 分箱数
    :return: PSI值
    """
    # 分箱处理
    actual_bins = np.histogram(actual_dist, bins=bins, range=(0,1))[0] / len(actual_dist)
    expected_bins = np.histogram(expected_dist, bins=bins, range=(0,1))[0] / len(expected_dist)
    
    # 避免除零
    actual_bins = np.clip(actual_bins, 1e-6, None)
    expected_bins = np.clip(expected_bins, 1e-6, None)
    
    # PSI计算
    psi = np.sum((actual_bins - expected_bins) * np.log(actual_bins / expected_bins))
    
    return psi

# 示例：当日PSI=0.28，触发尖峰告警
spike_psi = calculate_spike_psi(actual_distribution, baseline_distribution)
print(f"尖峰PSI: {spike_psi:.4f}")  # 输出: 尖峰PSI: 0.2812