案例名稱

安徽省聯(lián)社“數(shù)據(jù)挖掘和模型管理平臺”

(資料圖片)

案例簡介

隨著安徽農(nóng)信系統(tǒng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入，如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘有效價(jià)值成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一項(xiàng)主要挑戰(zhàn)，“數(shù)據(jù)挖掘和模型管理平臺”的建設(shè)，解決了大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘環(huán)節(jié)系統(tǒng)承接問題，通過數(shù)據(jù)分析工具的集中化、流程化與資產(chǎn)化的管理，賦能行內(nèi)的數(shù)據(jù)分析人員、模型開發(fā)人員，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用能力的提升，同時(shí)引入業(yè)內(nèi)規(guī)范的模型管理流程，實(shí)現(xiàn)模型全生命周期風(fēng)險(xiǎn)集中管理，充分保障模型在業(yè)務(wù)決策中的支撐作用。

創(chuàng)新技術(shù)/模式應(yīng)用

本平臺具有以下幾個(gè)主要功能特點(diǎn)：

（一）松耦合式模塊化設(shè)計(jì)

本平臺的核心功能包括數(shù)據(jù)管理、模型管理、模型構(gòu)建、模型服務(wù)、模型監(jiān)控共五大模塊，各服務(wù)模塊基于微服務(wù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)松耦合式設(shè)計(jì)，支持容器化部署、使用K8S定制場景資源配置，數(shù)據(jù)計(jì)算采用主流的分布式Hadoop大數(shù)據(jù)平臺，用于數(shù)據(jù)、指標(biāo)以及模型的分布式計(jì)算，同時(shí)滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式存儲，在部署、計(jì)算、存儲等方面均具備橫向擴(kuò)展能力。

（二）標(biāo)準(zhǔn)化模型管理工作流

本平臺通過我的模型、模型清單、模型詳情等功能菜單對模型資產(chǎn)統(tǒng)一管控，以工作流加任務(wù)處理模式實(shí)現(xiàn)了模型的需求提出、開發(fā)、驗(yàn)證、部署、投產(chǎn)、迭代和退出等模型全生命周期各階段的流程化管理，各階段文檔通過平臺統(tǒng)一保存，保障了模型相關(guān)歷史可回溯、可審計(jì)，實(shí)現(xiàn)了規(guī)則策略、模型算法資產(chǎn)化管理，另外支持建立統(tǒng)一的模型資產(chǎn)視圖，為管理層提供模型管理全局視角。

（三）通用型模型構(gòu)建平臺

本平臺提供代碼建模、可視化建模、智能建模三種建模方式，搭建了低門檻、易用、適應(yīng)不同建模場景的統(tǒng)一建模平臺，能夠使專業(yè)建模人員或業(yè)務(wù)人員共同參與到模型開發(fā)的工作中，實(shí)現(xiàn)了建模過程的標(biāo)準(zhǔn)化管理，包括代碼標(biāo)準(zhǔn)化、模型包管理、開發(fā)報(bào)告管理等。

（四）全線上模型服務(wù)管理

本平臺可作為模型服務(wù)的統(tǒng)一發(fā)布平臺，通過服務(wù)列表對模型服務(wù)統(tǒng)一管理，支持模型部署發(fā)布審批流程、上下線流程配置，同時(shí)提供接口調(diào)試、A/B測試等工具，對模型服務(wù)實(shí)際效果跟蹤比較，實(shí)現(xiàn)模型版本的流暢切換?；跇I(yè)務(wù)場景需要，模型服務(wù)提供實(shí)時(shí)調(diào)用或批量調(diào)度兩種調(diào)用方式。

（五）實(shí)時(shí)監(jiān)控預(yù)警體系

本平臺構(gòu)建了全面細(xì)致的模型監(jiān)控預(yù)警體系，對模型結(jié)果分布、特征穩(wěn)定性、預(yù)測有效性進(jìn)行定時(shí)跟蹤，幫助模型管理人員及時(shí)掌握當(dāng)前模型的整體性能。報(bào)告內(nèi)容支持自定義預(yù)警規(guī)則，可以對特征變化幅度、模型退化程度、在決策中的效果等設(shè)置預(yù)警，通過平臺內(nèi)消息和短信進(jìn)行提醒告知，及時(shí)采取處置措施。

項(xiàng)目效果評估

（一）完善大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系，助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型

本平臺是安徽農(nóng)信系統(tǒng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系的重要拼圖，從系統(tǒng)層面上填補(bǔ)了數(shù)據(jù)挖掘和模型管理功能上的空白，通過與大數(shù)據(jù)平臺基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源對接，提供了對海量數(shù)據(jù)進(jìn)一步挖掘的安全環(huán)境。本平臺的投入使用，對安徽農(nóng)信系統(tǒng)數(shù)據(jù)應(yīng)用水平的提升具有引領(lǐng)作用，可充分發(fā)揮省聯(lián)社服務(wù)、監(jiān)督、管理的職能，促進(jìn)金融科技在安徽農(nóng)信系統(tǒng)內(nèi)的進(jìn)一步發(fā)展。

（二）建立模型工作流標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范模型風(fēng)險(xiǎn)管理

模型在為業(yè)務(wù)服務(wù)的同時(shí)，其自身也應(yīng)受到監(jiān)管，以防范模型使用不當(dāng)所帶來的風(fēng)險(xiǎn)。本平臺通過模型工作流模板建立了標(biāo)準(zhǔn)化的模型管理流程，明確了模型管理各個(gè)環(huán)節(jié)人員職責(zé)，防止兼崗、越限操作情況發(fā)生。通過模型管理流程的確立，為模型風(fēng)險(xiǎn)防控提供了明確措施，解決了系統(tǒng)內(nèi)模型管理缺少統(tǒng)一規(guī)范的問題，同時(shí)也滿足了監(jiān)管部門對模型風(fēng)險(xiǎn)管理日趨嚴(yán)格的要求。

（三）探索模型優(yōu)化升級，提升業(yè)務(wù)智能化水平

本平臺引入了主流的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，以數(shù)據(jù)為驅(qū)動實(shí)現(xiàn)模型的優(yōu)化升級。目前平臺內(nèi)已上線3個(gè)業(yè)務(wù)模型，為線上信貸、信用卡、綜合收單業(yè)務(wù)提供模型服務(wù)，在前期申請、定價(jià)和中期風(fēng)險(xiǎn)管理等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)對客戶信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測，模型算法采用了邏輯回歸和集成學(xué)習(xí)算法，模型效果評估KS指標(biāo)值均超55%，對不良表現(xiàn)具有顯著預(yù)測能力。

（四）構(gòu)建模型監(jiān)控體系，加強(qiáng)模型效果跟蹤

本平臺通過監(jiān)控報(bào)告、自定義看板、模型大盤形成了“自下而上”全面的模型監(jiān)控體系，對模型運(yùn)行效果實(shí)現(xiàn)多角度跟蹤，幫助不同層級管理人員審視當(dāng)前模型工作，輔助未來決策。模型監(jiān)控體系的構(gòu)建，為安徽農(nóng)信系統(tǒng)內(nèi)模型效果監(jiān)控提供了統(tǒng)一渠道，可改變模型效果缺乏跟蹤、感知滯后的現(xiàn)狀，為模型有效應(yīng)用提供新的保障。

項(xiàng)目牽頭人

蔡玉林 安徽省聯(lián)社電子銀行部副總經(jīng)理（主持工作）

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員

水坤、葉長明、韓彬、丁偉民、王瑾、孟佳樂、殷悅、楊宜辰、潘樂觀、彭靜

關(guān)鍵詞：