一张图弄懂海外模型的有效特征

国内金融机构的模型特征，大部分依赖征信等相关金融属性特征，许多之前能使用的个人数据较之前少了不止一个维度。特别是在个保法出来之后，公民的信息能获取的颗粒度已经较之前收敛了许多，分析了下，常规上国内模型特征常常使用的维度有以下内容：

①国内模型有效特征
征信24个月内查询次数
征信24个月内最大查询机构数
征信24个月内最大借款金额
征信5年内查询次数
征信5年内查询机构数
征信5年内最大借款金额
三方通讯录/通话数据分
三方京东支付宝消费分
三方数据信用分
个人信息分数
资产信息分数
信用分数
三方学历验证

可以看到，征信是占比权重最高的数据源。相比国内模型的特点，海外模型的特征还是有许多不同，本次我们跟大家直接讲讲海外模型的相关特征。说到海外，其实每个国家的政策都有些不同，本次我们稍微将海外的模型，分成两大类，分别是拉美国家与东南亚国家。

②拉美国家
拉美国家模型较有效特征：
短信词频抓取分数
applist抓取分数
注册申请时间间隔
年龄
发薪日
性别
婚姻
通讯录个数
共享gaid，device人数
设备分数
工作时长
职业
行业
手机归属州
重复放款银行卡
多张人脸对比结果

③东南亚国家
东南亚国家模型较有效特征：
applist抓取分数
年龄
发薪日
性别
婚姻
三方设备同盾
三方征信advance
三方数据充值数据，手机运营商数据
三方多头数据
共享gaid，device人数
设备分数
职业
行业
重复放款银行卡
多张人脸对比结果
三方数据学历数据

综上：
拉美国家，基本没有三方数据，没有征信，没有多头，没有卡三卡四闭环验证；
东南亚，限制相对严格，目前有一些可用好用的三方数据，但是不允许抓取通讯录、短信等，没有卡三卡四闭环验证；
国内，限制非常严格，对比海外，基本没有设备信息等，也不需要手机归属地等信息；
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关于国内与还在风控模型上的细则，有兴趣的童鞋可关注：
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