数据采集VS机器学习：谁更懂客户需求？

一、数据采集的覆盖率陷阱

在金融风控这个领域，数据采集可是至关重要的一环。就拿教育行业的数据应用来说吧，不同的数据采集工具和方案，那覆盖率可大不一样。

先说说旧的数据采集方案，很多时候就像拿着个小网兜在大海里捞鱼，能捞到的东西有限。比如一些传统的问卷调查方式，可能只能覆盖到一部分愿意参与调查的人群，而且这些人还不一定具有广泛的代表性。再加上问卷设计的局限性，很多关键信息可能就被遗漏了。

而新的数据采集方案呢，虽然技术上先进了不少，但也不是十全十美。像现在流行的网络爬虫技术，虽然能在短时间内抓取大量的数据，但也存在一些问题。比如，有些网站设置了反爬虫机制，导致爬虫无法获取全部数据；还有些数据是隐藏在动态页面或者需要用户登录才能查看的，这也给数据采集带来了困难。

我们来看看行业平均数据，一般来说，旧的数据采集方案覆盖率可能在 30% - 50% 这个区间。而新的数据采集方案，好的情况下能达到 60% - 80%，但这也不是绝对的，可能会有 ±(15% - 30%) 的随机浮动。

这里有个误区警示：很多企业在选择数据采集工具和方案时，只看到了表面的覆盖率数字，却忽略了数据的质量和有效性。高覆盖率并不意味着采集到的数据就一定能满足金融风控模型的需求。比如，采集到的大量重复数据、无效数据，不仅会增加数据处理的成本，还可能影响模型的准确性。

二、机器学习模型的过拟合困境

在金融风控中，机器学习模型是个得力助手，但它也有自己的烦恼，那就是过拟合。

我们以一家位于北京的初创金融科技公司为例。他们为了提高金融风控的准确性，使用了复杂的机器学习模型。一开始，模型在训练集上的表现非常好，准确率几乎达到了 95% 以上。但当把模型应用到实际的测试集和真实数据中时，准确率却大幅下降，只有 60% - 70% 左右。这就是典型的过拟合现象。

过拟合的原因其实很简单，就是模型在训练过程中过度拟合了训练数据中的噪声和细节，而忽略了数据的整体规律。在金融风控领域，数据的分布和特征是非常复杂的，如果模型过于复杂，就很容易陷入过拟合的困境。

我们来看看行业平均情况，一般来说，机器学习模型在训练集上的准确率可以达到 80% - 90%，但在测试集上，准确率可能会下降到 60% - 70%，同样存在 ±(15% - 30%) 的随机浮动。

这里有个技术原理卡：过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新的数据上表现不佳的现象。这是因为模型学习了训练数据中的噪声和特殊情况，而没有学习到数据的一般规律。为了避免过拟合，可以采用正则化、交叉验证等方法。

三、人工标注的隐性成本

在金融风控的数据处理过程中，人工标注是必不可少的环节。但很多企业往往只看到了人工标注的直接成本，却忽略了隐性成本。

以一家上海的独角兽金融公司为例。他们为了训练金融风控模型，雇佣了大量的人工标注员。每个标注员的工资、福利等直接成本看起来并不高，但实际上，人工标注还存在很多隐性成本。

首先是时间成本。人工标注是一个非常耗时的过程，尤其是对于大量的数据来说。标注员需要仔细阅读每一条数据，然后进行分类、标注等操作。这不仅需要耗费大量的时间，还可能因为疲劳等原因导致标注错误。

其次是质量控制成本。为了保证标注数据的质量，企业需要对标注员进行培训、监督和审核。这需要投入大量的人力、物力和财力。而且，即使进行了严格的质量控制，也难免会出现一些标注错误。

最后是数据一致性成本。不同的标注员可能会有不同的标注标准和习惯，这就导致标注数据的一致性难以保证。为了提高数据的一致性，企业需要制定统一的标注规范，并对标注员进行严格的培训和考核。

我们来看看行业平均数据，人工标注的直接成本可能只占总成本的 30% - 50%，但隐性成本可能会占到总成本的 50% - 70%，同样存在 ±(15% - 30%) 的随机浮动。

这里有个成本计算器：假设一家企业需要标注 100 万条数据，每个标注员每天可以标注 1000 条数据，标注员的工资为每天 300 元。那么直接成本就是 1000000÷1000×300 = 300000 元。但如果考虑到时间成本、质量控制成本和数据一致性成本，总成本可能会达到 600000 - 900000 元。

四、动态需求图谱构建法

在金融风控领域，随着业务的不断发展和变化，对数据的需求也在不断变化。因此，构建一个动态的需求图谱就显得尤为重要。

我们以一家深圳的上市金融公司为例。他们在金融风控业务中，通过动态需求图谱构建法，实现了对数据需求的精准把握和快速响应。

动态需求图谱构建法的核心思想是，通过对业务流程、风险点和数据特征的分析，构建一个动态的需求图谱。这个图谱可以实时反映业务对数据的需求，包括数据的类型、来源、质量要求等。

具体来说，动态需求图谱构建法包括以下几个步骤：

• 业务流程分析：对金融风控业务的各个环节进行详细分析，了解每个环节对数据的需求。
• 风险点识别：识别金融风控业务中的风险点，并分析每个风险点对数据的需求。
• 数据特征分析：对现有数据的特征进行分析，了解数据的可用性和局限性。
• 需求图谱构建：根据业务流程分析、风险点识别和数据特征分析的结果，构建一个动态的需求图谱。
• 需求图谱更新：随着业务的不断发展和变化，及时更新需求图谱，确保其准确性和有效性。

通过动态需求图谱构建法，这家深圳的上市金融公司不仅提高了金融风控模型的准确性和可靠性，还降低了数据采集和处理的成本。

五、简单规则系统的逆袭

在金融风控领域，人们往往更关注复杂的机器学习模型，而忽略了简单规则系统的作用。但实际上，简单规则系统在某些情况下也能发挥出意想不到的效果。

我们以一家杭州的初创金融公司为例。他们在金融风控业务中，一开始使用了复杂的机器学习模型，但效果并不理想。后来，他们尝试使用简单规则系统，却取得了不错的成绩。

简单规则系统的优点在于它的简单性和可解释性。它不需要大量的数据和复杂的算法，只需要根据业务经验和专家知识制定一些简单的规则。这些规则可以快速地对数据进行处理和判断，从而提高金融风控的效率和准确性。

比如，这家杭州的初创金融公司根据历史数据和业务经验，制定了一些简单的规则，如“如果客户的信用评分低于 600 分，则拒绝贷款申请”、“如果客户的收入不稳定，则降低贷款额度”等。这些规则虽然简单，但却非常有效，能够快速地识别出高风险客户，从而降低金融风险。

当然，简单规则系统也有它的局限性。它不能处理复杂的非线性关系，也不能适应数据的变化。因此，在实际应用中，我们可以将简单规则系统和复杂的机器学习模型结合起来，发挥它们各自的优势，从而提高金融风控的效果。

我们来看看行业平均情况，简单规则系统在某些场景下的准确率可以达到 70% - 80%，虽然不如复杂的机器学习模型，但在一些对实时性和可解释性要求较高的场景下，简单规则系统还是有很大的优势的。同样存在 ±(15% - 30%) 的随机浮动。

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