1樓：樑會君
我是一家貸款超市的風控~（至於一家貸款超市為什麼會有風控的這個問題，我們是一家有節操的貸款超市《微笑》）
反欺詐模型可以採用的因變數定義，這還真的得看你有什麼業務，有什麼資料，你問各類消費金融從業者，可能大家經營的業務不一樣，會給你不一樣的答案。
先從資料最全，樣本無憂的貸款機構本身開始講吧。貸款機構本身的一大優勢就是，客戶的貸中和貸後表現完全掌握在手裡，正樣本很好找，正常還款達到N期的，中間客服回訪正常聯絡的；負樣本，逾期達到N天以上+催收失聯，甚至貸中觸發了異常規則給到反欺詐調查員審核的欺詐客戶（謹慎清洗，謹慎定義），都可以作為負樣本。這樣下來，負樣本應該夠純，可以滿足欺詐模型的建模需求了。
說回我們貸款超市，只有貸前資料和貸中的批核資料，另外還有訂單結清的資料；於是我們的定義就利用了這些，負樣本可選連續N次申請且拒貸的客戶，補充一些已經定義為欺詐的客戶。
建模的樣本絕對不是一成不變的，曾幾何時年輕的我也以為一套樣本標準解決所有問題。但是，真的是要看每次建模的業務背景，再去針對性的找樣本。
淺答一段，磚頭已拋，時不時回來看看玉。
2樓：謀殺電視機
手機隨手一答，忽略排版。
關注這個問題比較久了，其實是想看看有沒有好的答案，結果等了這麼久只有這麼幾個答案，排第一的還有點答非所問。
其實題主想知道的是如何定義欺詐的y，如果我猜的不錯的話題主應該是搞資料的吧，業務經驗不太豐富，不過這不是太大缺點。
所有的資料模型都是為業務提供支援的，所以這裡也不例外，欺詐模型是為公司風控提供反欺詐支援的。所以首先你要確認你們公司接觸到的欺詐型別主要是哪些，如果是多頭借貸欺詐的，那一般的外部黑名單是可以考慮作為y的，如果是防惡意欺詐的，就是完全沒有還款意願的人，騙一筆就走，那麼那種從一開始就逾期的人就可以考慮作為y，還有團夥偽冒等欺詐的y，可以找風控的反欺詐團隊了解，催收的反饋也是乙個不錯的資訊渠道，但比較難規範註記。
我的建議是從業務入手，同時不同的反欺詐型別不要放一起建模模型，因為表現完全會不一樣。
3樓：erdfg
如果是不超過12期的分期小額信用貸款的話，用前三期零還款（第三期賬單日前，一分錢不還）比較合適，目測一般的業務，這個指標違約率在 0.5% - 3%
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