在金融风控领域，分客群建模与分特征域建模虽采取不同的分析路径，但其核心目标高度统一 —— 通过精细化风险识别机制实现用户风险的精准度量。其中，FTG（基于用户基础属性的历史风险表现特征）作为关键分析维度，在两种建模策略中发挥着重要的桥梁作用。
一、底层逻辑：局部维度聚焦与风险全景构建
用户风险评估体系涉及负债、交易行为、基础属性等多维度数据，分客群建模与分特征域建模均遵循 “局部维度深度分析” 的方法论。无论是通过划分 “生息户、新户” 等用户群体，还是聚焦 “负债、FTG” 等特征领域，本质上都是为了完善特定维度的风险评估模型。以新户群体为例，无论是采用先界定客群范围再挖掘 FTG 特征，还是先筛选 FTG 特征再匹配对应客群，均旨在通过 FTG 数据填补风险评估的信息缺口。
二、实施路径：差异化切入点与统一目标导向
分客群建模：采用 “用户群体先行，特征匹配跟进” 的策略。例如，针对生息户重点分析负债特征的风险涨幅效应，对新户则着重挖掘 FTG 特征以补充基础风险评估维度。
分特征域建模：遵循 “特征筛选前置，用户群体定位” 的逻辑。具体表现为将负债类特征全量建模，刻画偏存量生息户的关键维度，通过 FTG 特征识别潜在新户风险的关键维度。
两种建模路径虽在实施起点存在差异，但最终均指向 “用户群体 - 特征维度” 的最优匹配组合，实现细分场景下的风险精准量化。
三、实践验证：多维度分析的一致性结论
生息户群体：分客群建模证实高负债水平与风险涨幅的正相关性，分特征域建模同步验证负债特征在生息户风险评估中的强解释力；
新户群体：两种建模方式均表明 FTG 特征对完善新户风险评估体系具有关键作用；
交易类用户：无论采用何种建模路径，高频异常交易行为均被识别为显著风险特征。
四、策略建议：整合式建模方法论
在实际风控建模过程中，建议采用 “特征域价值筛选 + 客群场景适配” 的协同建模框架。通过特征域分析识别核心风险变量（如 FTG），结合用户群体特征实现风险评估模型的场景化应用。这种整合式建模方法强调以风险识别效能为核心，通过灵活运用不同建模路径，实现风控的精准识别。