新模型上线后不如老模型？

主要观点总结

文章主要讨论了关于新老策略模型孰好孰坏的问题，在信贷场景中尤其重要。文章提出了四种解决办法来评估模型策略的好坏，包括随机流量、拒绝推断、冠军挑战者和分群评估。这些方法都有其优势和局限性，需要根据具体情况选择使用。同时，文章强调了样本对齐的重要性，并指出了不同方法的应用场景和潜在问题。

关键观点总结

关键观点1: 文章背景及重要性

文章针对信贷行业中的新老策略模型对比问题进行了深入探讨，这是该行业最经典的问题之一。在模型策略迭代过程中，评估新模型策略的效果是一个重要而复杂的问题。

关键观点2: 四种解决办法

文章提出了四种解决办法来评估模型策略的好坏，包括随机流量、拒绝推断、冠军挑战者和分群评估。每种方法都有其特点和应用场景，但都存在一些局限性和潜在问题。

关键观点3: 随机流量方法

随机流量是一种彻底的办法，通过随机分配一部分流量来建模和评估。但该方法成本较高，适用于头部效应明显、营收稳定的平台。

关键观点4: 拒绝推断方法

拒绝推断通过对拒绝的样本进行风险表现的推断来解决问题。但该方法存在很多假设，准确性不高，实际应用中使用的较少。

关键观点5: 冠军挑战者方法（ABtest）

冠军挑战者方法是一种严谨的对比办法，通过对比线上策略和挑战组策略的表现来评估优劣。但该方法在风控领域效率较低。

关键观点6: 分群评估方法

分群评估方法通过将整个客群分成多个客群，分别评估新模型在不同客群下的效果。该方法相对较为常用，因为可以较为准确地反映模型在不同客群上的表现。

关键观点7: 样本对齐的重要性

文章强调了样本对齐的重要性，不同方法的应用都需要解决样本选择偏差问题，以确保评估结果的准确性。

关键观点8: 数据的价值

文章讨论了数据的价值，指出数据在精细化运营、寻求极限等方面具有重要作用。同时强调了在实践中要根据逻辑和实际情况来判断数据的有效性和可靠性。