风控核心指标 = 欺诈率 + 拦截率 + 误杀率 + 通过率
- 风险效果类：欺诈率、坏账率、命中率（命中黑样本占比）
- 策略效果类：拦截率（拦多少）、通过率（放多少）、转化率
- 准确性类：误杀率（误拦好人）、漏判率（放过坏人）
- 模型类 ：AUC、KS、Precision / Recall、F1（评估模型区分能力）
直接按下表计算即可：
| 指标 | 计算公式 | 说明 |
|---|---|---|
| 欺诈率（Fraud Rate） | 欺诈样本数 / 总样本数 | 整体风险水平 |
| 坏账率 | 坏账金额 / 放款总金额 | 金融场景核心指标 |
| 命中率（Precision） | 命中欺诈数 / 被拦截总数 | 拦的里面有多少真坏人 |
| 拦截率（Reject Rate） | 被拦截数 / 总请求数 | 拦截力度 |
| 通过率（Pass Rate） | 通过数 / 总请求数 | 放行比例 |
| 转化率 | 成交数 / 通过数 | 业务影响 |
| 误杀率（False Positive Rate） | 误杀正常用户数 / 正常用户总数 | 错杀好人比例 |
| 漏判率（Miss Rate） | 未识别欺诈数 / 欺诈总数 | 放过坏人比例 |
| Recall（召回率） | 命中欺诈数 / 欺诈总数 | 抓到多少坏人 |
| F1 Score | 2 × (Precision × Recall) / (Precision + Recall) | 综合指标 |
| AUC | ROC曲线下面积 | 模型区分能力（越大越好） |
| KS | max(TPR - FPR) | 好坏样本区分度 |
关键变量定义：
- 命中欺诈数 = TP
- 误杀正常用户数 = FP
- 未识别欺诈数 = FN
- 正常用户被正确放行 = TN