现东家财大气粗，三方数据测试有限，差不多的就都接了，评估的不是很充分，在此结合他人文章和个人经验做个总结，如有不足之处麻烦指出，十分感谢。

首先想讲的是，为什么要接三方数据？目的在于解决信息不对称性，而解决信息不对称性的目的在于信用评估（客户准入）、风险定价。再大而化之一点去理解，要求客户提供各种数据授权，和要求客户房产抵押也没什么本质区别，就是增信。

当然，信用风险之外的另一大风险就是欺诈风险，数据包装的很好去骗贷，另开文章总结。

一、外部数据类型

基本可划分为如下四类：模型分、风险名单、特征变量（标签、画像）、eKYC事实验证类（含原始数据类）。

评分类一般用作策略和模型，主要考量“缺失率”，“稳定性”，“有效性”，如果评分的排序性好且IV比较高，则考虑入模，如果评分有明显的尾部极端优势，那适合做策略，用来拦截掉极端的坏用户。

对于贷中风控，征信数据、短信数据、支付数据（贷前拿来核个额啥的也是好的）等都很不错，值得接入。

二、分析评估流程

最需要先去评估的，不是选取样本、分析查得率之类的，而是去了解对方底层的数据源是什么，这在很大程度上决定了三方数据的稳定性、可靠性以及数据质量，最简单来说，直接与数据公司接好过代理商。

基于此，还要了解数据源更新的频率，五年一更新，黄花菜都凉了！

稳定性很好理解，自己的数据不会有因为各种原因时有时无。可靠性，举个例子，客户授权提供的银行流水数据，和通过其他中间渠道加工或者银联这种中间结算渠道（只有部分的客户交易数据，特别是现在没啥人刷卡，还蹦出个网联之类的），不可同日而语。再或者，短信类的数据供应商，底层数据都是短信，提取的都是放款、逾期、催收（次数/金额）等特征，依赖于该公司的文本处理能力（水平差异极大，相信我）。

第二重要的，就是测试样本的选择，取决于实际的业务应用场景（建模目标，对客群有足够的代表性，没有特殊时间段的客户，如监管调整、疫情等）。

查用的测试指标：覆盖率（查得率，提供的样本在第三方那能命中多少用户，覆盖率有时指特征的缺失概率）、命中率（坏样本的命中率，尤其黑名单类关注）、误杀率（对好样本的误杀率）、贷后指标区分度（IV）、稳定性（计算时间序列上的PSI）、收益损失比、与现有数据的共线性（一般用相关系数衡量，评估接入对模型的帮助）。

收益损失比，我很少关注，这是一个比较偏业务的指标，但其实如果做策略的话，似乎也大体想得到。我们通过指标分析，发现命中率、误杀率、fpd30、M1+%、M3+%都有很明显的区分度，怎么让老板拍板呢？可以去看对好坏客户命中量的比值。（应该是要划个阈值去看的，下文来自参考资料引用，感觉不是例子举得不是很恰当，主要是最后得出12.5保持盈亏后，就应该跳出平均收益、亏损，去看三方数据可以得到怎样的好坏比，那么显然是越大于12.5越好）

我们大概知道，一个客户给我们带来的损失是多少，一个客户给我们带来的利润是多少，再抛去运营成本，人力成本，一个客户的净利润大概是多少。所以我们就可以算这个损失收益比了，这个比值当然是下限越低越好了，但是我们需要考虑这个损失收益比的上限，也就是这个值不能超过多少，我们能接受，在这个值之下，越低越好。比如，我们一个好客户的平均收益是200元，一个坏客户的平均损失是2500元，2个值都需保守估计，我们相当于一个坏客户导致的损失，我们需要12.5个好客户才能挣回来这笔损失。我们的损失收益比为2500/200，也就是12.5，那我们在评估外部数据源时，计算好坏客户的损失收益比时，就不能大于这个值，且这个值越低越好。

求是汪大佬总结的很好，比我一大堆文字描述的好多了，大家可直接参考如下：

三、标准接入流程

尽调→评估→对接→测试→评审→商谈→接入。

比较偏业务了，风险侧就有一点小建议，根据数据的收费方式涉及风控流程。如为查得收费，建议放在风控流程的后面，减少费用，如为包年收费，要全量查询积累数据，避免出现由于其他规则拒掉的客户就不查了。

比较严谨的公司，除线下测试外，还会进行线上的旁路测试或AB测试，去观察数据接入后，每天的数据分布、对通过率的影响等，评估线上与线下测试结果是否一致。

四、需注意的事项

建议做好备用数据源的准备，对现有数据源进行补充。

测试时，要关注回溯时点的有效性，特别是距今不同时间间隔的变量表现差异（有效性高可能是未来信息引入导致的），评估厂商是否真的具备回溯能力。

也应当加入随机样本测试，关注变量在随机样本的分布和表现是否与测试样本一致。

接入后，最起码的是监控下查得率、基本的数据分布，以防由于接口原因导致评分失效，检查分布是工作中遇到过，某数据方的某个多头模型分从0-10变成了0-100，又不知会客户，不留心的话，模型、策略都会受到影响，你会发现咦，怎么最近通过率这么高，简直是喜从天降啊，一个月后就可以回家就业了。

附，参考资料：

1、风控三方数据评估介绍，https://zhuanlan.zhihu.com/p/134175231

2、第三方外部数据源测试结果返回后的分析思路，https://zhuanlan.zhihu.com/p/75540578

3、外部数据风控建模评估分析，https://zhuanlan.zhihu.com/p/104872477

4、实战大数据 | 量化策略之样本外数据测试的必要性，https://www.jianshu.com/p/89b4053f99e2