1. 课程导论：PSI漂移在AML监测中的重要性
1.1 为什么PSI漂移是AML监测的“预警雷达”
在反洗钱（AML）交易监测系统中，模型通常基于历史数据训练，并假设线上数据分布与训练集保持一致。然而，随着客户行为、市场环境、监管政策的变化，模型输入特征的概率分布会发生偏移，即群体稳定性指标（PSI）漂移。PSI漂移是模型失效的前兆信号，直接导致误报率飙升、漏报率增加，甚至使整个监测体系形同虚设。
核心观点： PSI漂移不是“数据问题”，而是AML模型健康度的核心告警信号。忽视PSI漂移，等于在风险雷达上关闭了预警开关。
PSI漂移在AML监测中的三大关键影响：
- 误报率失控： 特征分布偏移后，模型对正常交易的打分异常升高，导致大量无效告警，淹没合规团队。
- 漏报风险加剧： 新型洗钱手法或客户行为变化未被模型捕捉，高风险交易被错误判定为正常。
- 监管合规失效： 监管机构要求模型持续有效，PSI漂移未及时处理可能被认定为模型治理缺陷。
1.2 课程目标与受众
| 维度 | 详细说明 |
|---|---|
| 课程目标 |
|
| 核心受众 |
|
| 预备知识 | 基础统计学（概率分布）、AML交易监测基本流程、Python/R基础（非必需） |
1.3 课程整体框架
本课程共分为六大模块，从理论到实战，层层递进：
- 基础篇： PSI数学原理、计算步骤、与KL散度/JS散度的对比
- 信号识别篇： PSI告警阈值设定、漂移类型诊断（特征级/模型级）
- 根因分析篇： 数据质量、客群迁移、外部事件、特征失效等根因定位
- 应对策略篇： 模型重训、特征调整、规则补充、阈值动态校准
- 监控体系篇： PSI监控看板设计、告警响应SOP、自动化报告
- 实战案例篇： 跨境支付、虚拟货币、贸易融资等场景的PSI漂移复盘
学习建议： 建议按照模块顺序学习，每个模块结束后完成配套的“PSI漂移信号诊断练习”。基础篇的数学公式虽然简单，但决定了后续所有告警解读的准确性，请务必亲手计算至少一次PSI值。
1.4 PSI漂移告警信号解读的“黄金三角”
本课程围绕以下三个核心能力构建知识体系，这也是PSI漂移告警信号解读的“黄金三角”：
| 能力维度 | 核心问题 | 课程对应模块 |
|---|---|---|
| 信号识别 | PSI值达到多少需要告警？是特征漂移还是模型漂移？ | 模块一、二 |
| 根因诊断 | 漂移是由数据质量、客群变化还是外部事件引起的？ | 模块三 |
| 响应决策 | 应该立即重训模型，还是调整阈值，或者补充规则？ | 模块四、五 |
常见误区： 很多团队看到PSI告警后直接重训模型，忽略了根因分析。如果漂移是由数据采集错误引起的，重训只会放大错误。本课程将帮助你建立“先诊断、后治疗”的告警响应习惯。