消費(fèi)金融風(fēng)控建模師筆試試題一、填空題（每題3分，共15分）在消費(fèi)金融風(fēng)控建模中，根據(jù)《個(gè)人信息保護(hù)法》規(guī)定，對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理時(shí)，涉及用戶身份證號(hào)應(yīng)采用______脫敏方式。隨機(jī)森林模型在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)，為避免過擬合，通常會(huì)調(diào)整______參數(shù)控制樹的數(shù)量。信用評(píng)分卡模型構(gòu)建中，IV值（InformationValue）用于衡量變量的______，其取值范圍是______。壓力測試時(shí)，模擬宏觀經(jīng)濟(jì)衰退場景下，消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)的資本充足率應(yīng)不低于______（依據(jù)現(xiàn)行銀行業(yè)監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)）。在反欺詐模型中，基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘異常交易網(wǎng)絡(luò)時(shí)，常使用的節(jié)點(diǎn)特征包括交易金額、______和交易時(shí)間間隔。二、單項(xiàng)選擇題（每題4分，共20分）以下哪種算法不屬于集成學(xué)習(xí)算法？（）A.AdaBoostB.XGBoostC.LogisticRegressionD.LightGBM根據(jù)《商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款管理暫行辦法》，消費(fèi)金融公司通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)放的個(gè)人消費(fèi)貸款，單戶用于消費(fèi)的個(gè)人信用貸款授信額度上限為人民幣（）。A.10萬元B.20萬元C.30萬元D.40萬元在構(gòu)建違約概率（PD）模型時(shí)，若訓(xùn)練集樣本存在嚴(yán)重類別不平衡（正樣本占比5%），以下哪種處理方式效果最佳？（）A.直接訓(xùn)練模型B.隨機(jī)欠采樣負(fù)樣本C.隨機(jī)過采樣正樣本D.SMOTE算法合成正樣本關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)（RWA）計(jì)算，以下說法正確的是（）A.僅與貸款金額相關(guān)B.信用風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重固定為50%C.需綜合考慮客戶信用評(píng)級(jí)、擔(dān)保方式等因素D.市場風(fēng)險(xiǎn)不影響RWA計(jì)算以下哪項(xiàng)指標(biāo)最適合評(píng)估風(fēng)控模型在不同閾值下的整體區(qū)分能力？（）A.AccuracyB.RecallC.F1-scoreD.AUC三、多項(xiàng)選擇題（每題5分，共20分，少選得2分，選錯(cuò)不得分）消費(fèi)金融風(fēng)控建模中，數(shù)據(jù)來源可能包括（）A.央行征信報(bào)告B.運(yùn)營商通話記錄C.電商平臺(tái)消費(fèi)數(shù)據(jù)D.社交媒體行為數(shù)據(jù)以下關(guān)于模型監(jiān)控的說法正確的有（）A.需監(jiān)控模型預(yù)測結(jié)果分布的穩(wěn)定性B.當(dāng)PSI（PopulationStabilityIndex）>0.2時(shí)，需重新評(píng)估模型C.模型性能下降一定是數(shù)據(jù)漂移導(dǎo)致D.監(jiān)控變量重要性變化可發(fā)現(xiàn)模型潛在問題構(gòu)建消費(fèi)金融反洗錢模型時(shí)，可疑交易特征可能包含（）A.短期內(nèi)大量分散轉(zhuǎn)入、集中轉(zhuǎn)出B.交易金額為整數(shù)倍大額數(shù)值C.交易時(shí)間在非工作時(shí)間頻繁發(fā)生D.賬戶交易對(duì)手為高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)賬戶關(guān)于壓力測試場景設(shè)計(jì)，符合監(jiān)管要求的有（）A.設(shè)計(jì)輕度、中度、重度壓力情景B.壓力情景需包含宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如GDP增長率、失業(yè)率）的極端變化C.僅需測試信用風(fēng)險(xiǎn)D.壓力測試結(jié)果需用于資本規(guī)劃和風(fēng)險(xiǎn)限額設(shè)定四、判斷題（每題3分，共15分）邏輯回歸模型的系數(shù)可以直接解釋為變量對(duì)違約概率的影響程度。（）在數(shù)據(jù)清洗過程中，缺失率超過30%的變量應(yīng)直接刪除。（）模型驗(yàn)證時(shí)，K-S值（Kolmogorov-Smirnov）越高，說明模型區(qū)分能力越強(qiáng)。（）根據(jù)《征信業(yè)管理?xiàng)l例》，未經(jīng)信息主體同意，不得向第三方提供個(gè)人征信信息。（）深度學(xué)習(xí)模型在消費(fèi)金融風(fēng)控中一定比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果好。（）五、簡答題（每題10分，共30分）簡述消費(fèi)金融風(fēng)控建模中，如何評(píng)估模型的穩(wěn)健性？請(qǐng)列舉至少三種評(píng)估方法并說明原理。結(jié)合《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》相關(guān)要求，說明消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)在信用風(fēng)險(xiǎn)資本計(jì)量時(shí)，內(nèi)部評(píng)級(jí)法（IRB）與標(biāo)準(zhǔn)法的主要區(qū)別及適用場景。若發(fā)現(xiàn)消費(fèi)金融風(fēng)控模型在實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)嚴(yán)重的負(fù)樣本誤判（將正?？蛻粽`判為違約客戶），請(qǐng)分析可能的原因并提出解決方案。消費(fèi)金融風(fēng)控建模師筆試試題答案一、填空題部分保留+特殊字符替換n_estimators預(yù)測能力；[0，+∞)最低資本要求（不同機(jī)構(gòu)類型要求不同，一般不低于8%，此處按常規(guī)要求）交易對(duì)手信息二、單項(xiàng)選擇題CBDCD三、多項(xiàng)選擇題ABCDABDABCDABD四、判斷題××√√×五、簡答題評(píng)估方法及原理：交叉驗(yàn)證法：將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，通過多次訓(xùn)練和驗(yàn)證，觀察模型在不同子集上的表現(xiàn)差異。若差異較小，說明模型對(duì)不同數(shù)據(jù)分布的適應(yīng)性強(qiáng)，穩(wěn)健性較好。例如常見的K折交叉驗(yàn)證，K值取5或10，通過計(jì)算各折驗(yàn)證結(jié)果的均值和方差評(píng)估模型穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)擾動(dòng)測試：對(duì)原始數(shù)據(jù)添加一定的噪聲（如隨機(jī)改變部分?jǐn)?shù)據(jù)的值）或進(jìn)行數(shù)據(jù)變換（如對(duì)數(shù)值型變量進(jìn)行縮放），重新訓(xùn)練模型并比較模型性能變化。若模型性能變化不大，表明模型對(duì)數(shù)據(jù)的微小變化不敏感，具有較好的穩(wěn)健性。時(shí)間序列驗(yàn)證：對(duì)于消費(fèi)金融數(shù)據(jù)，按時(shí)間順序劃分訓(xùn)練集和測試集，模擬模型在不同時(shí)間階段的表現(xiàn)。若模型在不同時(shí)間段的預(yù)測性能穩(wěn)定，說明模型對(duì)數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化具有較好的適應(yīng)性，穩(wěn)健性強(qiáng)。內(nèi)部評(píng)級(jí)法（IRB）與標(biāo)準(zhǔn)法的主要區(qū)別及適用場景：主要區(qū)別：標(biāo)準(zhǔn)法主要依據(jù)外部評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的評(píng)級(jí)結(jié)果確定風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重，規(guī)則較為統(tǒng)一和簡單，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)分度相對(duì)較低；而內(nèi)部評(píng)級(jí)法允許金融機(jī)構(gòu)基于自身的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系，對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)特征的客戶和債項(xiàng)，通過估計(jì)違約概率（PD）、違約損失率（LGD）、違約風(fēng)險(xiǎn)暴露（EAD）等風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)，計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)，能更精細(xì)地反映不同資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)差異。適用場景：標(biāo)準(zhǔn)法適用于風(fēng)險(xiǎn)管理水平較低、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱的小型消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)，或?qū)δ承╋L(fēng)險(xiǎn)特征難以準(zhǔn)確量化的業(yè)務(wù)；內(nèi)部評(píng)級(jí)法適用于風(fēng)險(xiǎn)管理體系完善、數(shù)據(jù)積累豐富、具備較強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量能力的大型消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)，可幫助其更準(zhǔn)確地計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化資本配置?？赡茉蚣敖鉀Q方案：可能原因：數(shù)據(jù)偏差，訓(xùn)練集中負(fù)樣本（正常客戶）特征代表性不足，導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到錯(cuò)誤的正?？蛻裟Ｊ?；模型過擬合，在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但泛化能力差，無法準(zhǔn)確識(shí)別實(shí)際場景中的正?？蛻?；閾值設(shè)置不合理，模型預(yù)測概率轉(zhuǎn)化為分類結(jié)果時(shí)，閾值過高，使得較多正?？蛻舯徽`判為違約客戶；變量選擇問題，用于建模的變量未能有效捕捉正常客戶的特征，或包含冗余、干擾變量。解決方案：重新審視數(shù)據(jù)采集和處理過程，增加負(fù)樣本的多樣性和代表性，如