在风险管理方面，我们通常认为模型快速更新能提升精确度，然而本文将对此常规看法提出质疑，这或许会改变不少人的看法。
风控模型与快速迭代
在搜广推领域，模型快速更新可能行得通，但风控模型则不然。风控模型有其特殊之处。比如，某大型金融公司的风控模型每月都会更新，但业务增长并未明显。风控模型要考虑信用因素，而信用通常较为稳定，不像某些场景对实时性要求极高，需要快速调整。
风控模型并非每次更新都能确保显著提升。在迭代过程中，需综合考虑众多要素。比如，对于信用这类稳定性较高的因素，若频繁对其所在的风控模型进行快速更新，效果可能并不理想。
信用的稳定性
信用相对固定。在金融体系运作中，人们普遍认同无信则无法立足。信用稳定，意味着在建立信用评估体系时无需过多改动。以风险管理模型为例，它涉及信用因素，比如某银行的信贷业务，其客户的信用状况在短期内不会发生剧烈变化。因此，信用评估模型通常保持稳定。
信用状况保持稳定，因此在风险控制环节，我们不应随意加快迭代速度来调整信用模型特性。试图打破这种稳定性并频繁进行迭代，缺乏实际依据。信用稳定的背后有大量数据作为支撑，尽管这些数据存在一定的适用范围限制，但总体来看，它们表明信用不会发生大幅度的突然变化。
风险模型的实质
风险模型并非等同于信用，它只是信用的一种体现方式。因此，这种表示方式本身具有不稳定性。某金融研究机构在对比多个类似模型时，发现风险模型会受到不同样本波动的影响。由于风险模型具有这种表示特性，在构建模型的过程中，其多样性是不可避免的。
尽管存在一定的波动性，但从整体的风控模型分析来看，整体趋势是稳定的。以某保险理财产品的风险模型为例，尽管它可能会受到外部因素的影响而出现波动，但并不会频繁地调整整个模型的迭代过程。这是因为，尽管风险有所波动，但其基本方向是稳定的。
时间因素
模型更新过程中，时间因素有一定作用，但并非关键。就像之前说的，风险预测模型往往有较长的表现期，比如mob6或mob12。以一个贷款产品的风险预测为例，若要预测一年后的风险，仅凭半年前和当前的数据来建模，虽然用当前数据建模可能更优，但这并不意味着模型必须频繁更新。
时间带来的样本变化虽存在，却不足以作为模型快速更新的核心依据。在实际应用风控模型的企业中，并不会因为短时间内数据产生的微小变动就急于更新模型，因为这种影响并非全是积极的。
对迭代有误判的原因
在评估体系里，仅凭验证集的ks值增长来判断迭代是否有效并不可靠。许多团队都犯了这样的错误。比如，有一家小型的信贷公司，每次ks值上升，他们就以为模型改进了，但实际上业务状况并没有真正改善。
还有这样的问题，对比两个模型的成效时，未能准确锁定应关注的重点客户群体。大家往往错误地将注意力放在了劣质客户上，而忽略了优质客户，这样的做法容易对模型的改进产生错误的判断。
不应盲目追求快速迭代
追求优化而急于频繁更新并无实质意义。那些频繁吹嘘团队模型迭代速度快的，可能并不那么可靠。在具体的风控模型应用过程中，必须提前进行周密思考。以一个大型金融贷款项目为例，若不顾实际情况频繁更新模型，最终可能只会造成成本上升而效果不佳。
在你们的业务实践中，是否也遭遇过模型迭代过度却未见成效的问题？欢迎在评论区留言交流。若觉得本文观点有理，不妨点赞并转发。
