风控，是金融与数据共舞的华尔兹；而模型，则是那位领舞者。
在“快缩短网址”suo.run 的引擎室里，我们把每一次点击、每一次跳转，都化作跳动的音符，让风险与收益在毫秒间完成优雅转身。

一、模型：从“因素”到“事件”的升维
1. 因素（Factor）
一粒沙，可窥世界。一次设备指纹、一段浏览轨迹，都是风控沙漏里的细沙。
2. 规则（Rule）
沙聚成塔。我们将沙粒按纹理、色泽、重量归类，铸成“塔”——规则。
3. 规则集（Rule Set）
塔群成阵。反欺诈、授信、额度，三阵并列，互为犄角。
4. 策略（Strategy）
阵法有魂。策略是将军的令旗，指哪打哪。
5. 事件（Event）
令旗一挥，千军万马——贷前审核事件便轰然启动。



模型，既可做一粒沙，亦可做整座阵。它把数百维特征炼成一枚 0–1 的概率硬币：正面是“良”，反面是“恶”。这枚硬币被嵌入规则、规则集、策略、事件，层层递进，直至成为风控宇宙的中心天体。



二、Cut-off：在刀刃上跳舞
我们给模型打分后，会得到一条光滑的 ROC 曲线。
如何下刀？
• 若 KPI 只认坏账率——在通过率 30.16% 处竖刀，680 分之上放行。
• 若 KPI 还要利润——把每一格通过率乘以收益，再减去坏账损失，利润峰值即刀口。
• 若 KPI 仍不满足——630–680 灰色区间，引入人工复核、信审、外部数据，二次回收。



三、回收：让“弃子”复活
被拒的客群并非废铜烂铁，只是未被打磨。
以“申请评分 660–679”为例，我们拉来芝麻信用二次筛砂：
• 芝麻分 ≥680 者，风险色块与 680+ 客群同阶，可放款 1 万元；
• 芝麻分