暴亚琦
08-17 · 信贷业务与科技产品负责人·信贷风险管理·AI商业化 ·模型风险·智能风控
各行各业那些事儿
一大早,跟团队聊对公信贷风险模型部署,越聊越觉得上线比训练还麻烦。测试环境跑得漂亮,一进生产就翻车。第一大坑就是特征对不上:训练时用的加工逻辑,线上管道差一个口径,分数立刻飘。版本管理稍有疏忽,旧模型没下线、新模型没全量,业务调用直接乱套。字段映射错一个,该拒的过了,该过的卡住,投诉电话跟着来。还有实时性。对公业务不像零售那么高频,但审批节点一多,模型调用延迟稍高,整条流程就堵。监控更麻烦,数据漂移、概念漂移,不盯紧就等着模型慢慢失效。监管要可解释、可追溯,日志和特征快照少存一项,审计时直接抓瞎。部署这关过不好,前面再好的测试也白费。继续盯,继续改。风控模型能落地,才算真正值钱。
发布于 广东
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