分群策略：风险模型局部校准的现实选择

从早期风险评分模型到精细化风控，风险校准的认知始终伴随着行业实践不断迭代。这一过程中，从业者对整体校准与局部校准的关系认知，从模糊到清晰，最终推动分群校准策略成为行业主流选择。风险校准作为风控模型有效性的核心保障，其发展脉络与金融信贷行业的数字化进程、数据技术的升级迭代深度绑定，也折射出风控从粗放式向精细化运营的转型逻辑。

回溯风险模型的早期发展阶段，即20世纪60年代至90年代，信贷行业初步引入量化评分模型，以FICO评分模型为代表的早期工具，核心目标是实现全量客群的整体校准。这一时期，金融市场规模相对有限，客群结构单一，不同客群的风险特征差异不显著，整体校准能够基本满足风控需求。当时的行业认知普遍认为，只要通过统计方法实现评分与实际违约率的整体匹配，就能有效控制信贷风险。这一阶段的技术条件也限制了精细化探索，数据收集范围较窄、计算能力有限，难以支撑大规模的客群拆分与局部校准实践。

20世纪90年代末至21世纪初，随着金融全球化推进与消费信贷市场扩张，客群结构开始呈现多元化特征。不同收入水平、职业类型、信贷历史的客群，其风险表现差异逐渐凸显。此时，早期整体校准模型的局限性开始暴露：部分客群中，相同评分对应的实际违约率与整体客群偏差显著，导致模型在局部客群中失效，要么过度风控错失优质客户，要么风控不足增加坏账风险。这一时期，行业内开始出现对整体校准无法覆盖局部差异的认知变化，但受限于数据整合能力与算法技术，尚未形成系统的分群校准解决方案，多以经验性的客群划分辅助风控，缺乏量化支撑。

进入21世纪10年代后，大数据技术与机器学习算法的普及，为分群校准的落地提供了技术基础。海量多维度数据的获取，使得客群细分具备可行性；算法模型的升级，能够支持对不同细分客群的单独校准与验证。行业认知逐步统一：风险校准的核心矛盾在于整体适配与局部差异的平衡，整体校准无法完美解决局部适配问题，这一矛盾学界尚未解决（Kleinberg, Mullainathan, & Raghavan, 2017）。只有完美预测才能实现精准校准。分群校准并非对整体校准的否定，而是在整体校准基础上的补充与优化，通过拆分关键客群，实现不同客群内部评分与风险的精准匹配。

完美评分，本质上是行业对完美校准状态的理想设想。这一设想在历史发展中曾被短暂追求，即希望通过单一模型实现整体与局部的双重适配。但实践证明，随着客群规模扩大与结构复杂化，单一模型难以覆盖所有客群的风险特征差异。即便是在算法高度发达的当下，多维度数据与复杂模型仍无法完全消除客群异质性带来的校准偏差。因此，分群校准成为平衡风险控制与业务发展的现实选择，其核心逻辑与行业认知的历史演进相契合——从追求单一完美校准，到承认差异、拆分客群实现精准适配。

从实践价值来看，分群校准的普及推动风控行业实现两大突破。其一，风险定价更趋合理，不同风险特征的客群能够获得匹配自身风险水平的信贷条件，既降低了优质客群的差异合理性，也提升了高风险客群的风控有效性。其二，模型泛化能力显著提升，通过分群能够规避单一模型在特殊客群中的失效问题，增强风控体系的稳定性。这些突破也印证了当整体校准无法带来分群校准效果时，拆分关键客群并实施分群校准，是解决校准偏差的有效路径。同时需注意，分群策略会与算法公平性产生冲突，相关核心结论可参考Kleinberg, Mullainathan, & Raghavan（2017）的研究。

当前，随着客群细分维度不断丰富，从传统的收入、职业维度，延伸至信贷活跃度、行为偏好、场景特征等多个层面。分群校准的策略也随之升级，从静态分群向动态分群演进，通过实时数据更新调整客群划分标准，进一步提升校准的时效性与准确性。

风险校准的发展，是风控行业从经验驱动向数据驱动、从粗放管理向精细运营转型的趋势之一。整体校准到分群校准的演进，是技术层面的达不到，进而对客群风险特征认知深化的结果。整体校准无法覆盖局部，需通过分群校准解决偏差，正是行业历史实践的总结与提炼，在追求模型精准度的同时，始终尊重客群风险的异质性，通过分群适配实现风险控制与业务发展的平衡。