📊 风控智能化分析平台
箭头 · 风控智能化分析平台
基于订单DPD数据的多维度风控分析系统。覆盖全店铺、各维度、各时间周期的风险敞口量化评估，为风控策略优化提供数据驱动的决策依据。
7,894
累计订单
7.42%
综合逾期率
4.42%
DPD30+ 逾期率
3
覆盖店铺数
最新报告覆盖订单
7,894
● 2025.01~2026.02 全量
逾期订单（M1~M3+）
586
● 占比 7.42%
DPD30+ 逾期率
4.42%
● 轻度风险，需关注驴上
DPD90+ 逾期率
1.85%
● 重度逾期可控
最高风险店铺
驴上
● DPD30+ 5.85%
报告更新时间
2026-04-28
● 下次更新：待定
历史报告库
查看各月份逾期风控分析报告，支持按时间、店铺、风险维度检索
📌 最新报告
2026-04-28
箭头逾期风控分析报告（2025~2026.02）
📁 待生成
2026-05
2026年5月报告（待上传）
📁 待生成
2026-06
2026年6月报告（待上传）
月度数据上传指引
按照以下步骤，将新月份数据纳入风控分析系统
1
准备Excel源文件
从风控系统导出最新全量订单数据，确保包含：订单状态、DPD天数、店铺、来源、台数、省份、年龄段等字段。
2
运行报告生成脚本
执行
build_full_report_v2.py，自动读取Excel生成HTML报告。3
上传至GitHub Pages
使用推送脚本将新报告上传至GitHub仓库，推送成功后报告自动发布到线上地址。
4
更新首页报告库
在本页面添加新报告卡片，填写统计周期、核心预警等信息，同时更新KPI数据。
数据沉淀与跨月分析
随着报告月份的积累，系统将支持跨月趋势分析、季节性规律识别、风控策略效果追踪
跨月趋势追踪
累积12个月数据后，可识别季节性风险规律，建立滚动12个月移动平均线，过滤单月波动噪声。
🚧 需累积≥3个月数据
风控策略效果评估
对比策略调整前后的跨月逾期率变化，量化管控措施的有效性。
🚧 需标注策略变更时间点
地域风险热力图
累积各省份跨月数据，生成风险热力图，识别持续高风险区域 vs 偶发异常。
🚧 需累积≥6个月数据
自动化报告生成
建立标准Excel模板 + Python自动生成管道，每月只需更新数据源，即可一键生成完整HTML报告。
✅ 基础框架已就绪
异常自动预警
当某店铺/渠道/区域的当月逾期率超过历史均值+N倍标准差时，自动触发预警通知。
⏳ 待开发
模型效果持续监控
追踪风控定性模型的PSI指标，当评分分布发生显著偏移时触发模型重训告警。
🚧 需累积基准数据