1. 课程导论：PSI概念、催收触达稳定性定义、课程目标与学习路径
1.1 什么是PSI（群体稳定性指标）
PSI（Population Stability Index，群体稳定性指标）是金融风控领域衡量两个样本分布之间差异程度的标准化度量。它最初用于评估评分卡模型在时间维度上的稳定性，现已广泛应用于贷前审批、贷中监控、贷后催收等全流程数据质量与策略效果评估。
PSI的核心思想是：比较实际分布（Actual）与预期分布（Expected）在每个分箱中的占比差异，通过加权求和量化整体偏移程度。其计算公式如下：
PSI = Σ (Actual_i - Expected_i) × ln(Actual_i / Expected_i)
其中：
- Actual_i = 第 i 个分箱中实际样本占比
- Expected_i = 第 i 个分箱中预期样本占比
- i = 分箱序号（通常为 10 等分或自定义分箱）
PSI 判定阈值（行业通用标准）：
- PSI < 0.1：群体分布无显著变化，稳定性良好。
- 0.1 ≤ PSI < 0.25：存在中等偏移，需关注并排查原因。
- PSI ≥ 0.25：严重偏移，必须立即干预并调整策略。
1.2 催收触达稳定性的定义
催收触达稳定性是指：在固定催收策略与资源配置下，每日/每周/每月实际触达客户的数量、渠道分布、时段分布、结果分布（接通/未接通/承诺还款等）相对于预期基准的波动程度。触达稳定性直接决定催收产能的可预测性与策略调优的可靠性。
催收触达稳定性包含三个核心维度：
| 维度 | 定义 | 监控指标示例 |
|---|---|---|
| 数量稳定性 | 每日/周实际触达客户数与计划触达数的偏差 | 日触达量PSI、周触达量变异系数 |
| 渠道稳定性 | 各触达渠道（外呼、短信、IVR、APP推送）的占比分布是否偏移 | 渠道占比PSI、渠道接通率PSI |
| 结果稳定性 | 触达后客户响应结果（接通、承诺、拒绝、未接通）的分布变化 | 结果分布PSI、各结果占比日波动 |
为什么催收触达稳定性如此重要？ 如果触达量忽高忽低、渠道分布剧烈波动，催收策略的A/B测试结果将不可信，资源排班无法优化，甚至可能因触达不足导致逾期率恶化，或因过度触达引发客诉与合规风险。
1.3 PSI与催收触达稳定性的关系
PSI是量化催收触达稳定性的核心数学工具。通过将每日/每周的实际触达分布与历史基准分布进行PSI计算，可以快速识别触达行为是否发生结构性偏移。下图展示了PSI在催收触达监控中的整体应用框架：
1.4 课程目标
通过本课程的学习，学员将能够：
- 理解PSI的数学原理与业务含义，掌握PSI在催收场景中的适用边界与局限性。
- 构建催收触达稳定性监控体系，包括数据采集、分箱策略、基准选取、计算频率等关键设计。
- 独立完成PSI计算与结果解读，能够区分正常波动与异常偏移，并给出业务建议。
- 搭建自动化PSI监控看板，实现触达稳定性的实时预警与归因分析。
- 将PSI监控结果转化为催收策略优化动作，提升催收产能与资源利用率。
1.5 学习路径与章节安排
本课程共30章，分为五个模块，循序渐进地覆盖从理论到实战的全流程：
| 模块 | 章节范围 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 模块一：基础概念 | 第1-5章 | PSI数学原理、催收触达指标体系、数据采集与清洗 |
| 模块二：监控体系设计 | 第6-12章 | 分箱策略、基准选取、计算频率、阈值设定、多维度监控 |
| 模块三：工具与实现 | 第13-20章 | Python/SQL实现PSI计算、自动化看板搭建、预警机制 |
| 模块四：归因与诊断 | 第21-26章 | PSI异常归因方法、渠道/时段/客群维度下钻分析 |
| 模块五：策略优化实战 | 第27-30章 | 基于PSI的催收策略调优、案例复盘、课程总结 |
学习建议： 本课程包含大量代码实操与案例演练，建议学员提前准备好Python环境（推荐Anaconda + Jupyter Notebook），并准备一份至少3个月的催收触达历史数据（脱敏后）用于练习。每章后的思考题与动手练习是巩固知识的关键，请务必完成。