在工程的世界里，无论是实体的建筑还是抽象的金融模型，"好"的定义始终围绕着一个核心——可靠性。正如罗马工程师维特鲁威在其《建筑十书》中所强调的，好的工程需兼顾坚固、实用与美观。

第一原则，别错。

很多人会开发模型，但这其实一点用都没有，实习生也会开发模型，稍微会写代码的学过数学的都会开发模型。拿一个现成的数据集，按照某些流程训练一个模型，太容易了。

然后忘了生产。离线做了一堆乱七八糟的特征处理，没想过线上生产的问题，例如/n和/(n-1)的问题，例如类别变量的mapping，例如各种异常值的处理。还有，网格搜索调参，找到了非常离谱的模型结构，其实都是不懂。

怎么解决呢？你得先有这个意识，知就会行，最后通过一致性验证来保证。开发是一套数据处理和模型打分的逻辑，生产是另一套，只有通过真实的样本验证两种打分的一致性，你才能无限接近100%地杜绝错误。

第二呢，异常的处理，包括性能不足的超时。

异常返回什么，超时返回什么，通过还是拒绝，不同的环节可能都不一样。不是特别强的风险拦截环节其实可以通过，留给决策流中的关键环节去拦截。但关键环节，拿不准的你得拦截。

还有模型所用的字段，解析出现异常，或者接口未查询到，如何处理，不难，但你最好心里有数。

很多时候，你要兼顾某些你当前未知的异常情况，也要优化取数、计算的逻辑，至少得满足超时的性能要求吧。

第三，数据的存储，要考虑到数据的分析、利用、排查问题等各种用途。

如果一切都好，模型分是对的，分布是稳定的，效果又好又稳定，业务指标也很好，什么都不做当然也可能没啥问题。但没有人能保证，不，我保证一定不会这样好。

任何环节出现波动，你一定免不了要来分析模型。分布也好，效果也好，意味着线上调用的模型分需要存储。不仅如此，模型分所用到的字段也应该存储。

关于工程问题，最值得说的就是你要有生产的意识。实践中会有很多问题，没有人能列全，也无此必要。意识本身比知识更重要。

明天就到监控了。你会知道，风控模型从来不是训练一个模型而已。

以上已经说完正题了。耶，我又可以胡说八道些有的没的了。‍‍‍‍

说到工程，很多人只想到实体工程，但金融工程也是工程。实体工程你知道安全性的重要性，建筑会倒、桥梁会塌、机器会坏、汽车会出故障，金融工程的安全性则很容易被忽视，线上决策的模型策略究竟是不是你线下开发评估的模型策略？‍

分工导致做模型的只做模型，做策略的做策略，做报表的做报表，搞上线的搞上线，搞营销的搞营销，如果没有很好的机制和意识，很容易有环节出问题，出问题了还很容易甩锅。嘻，工作真容易啊。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

金融工程 vs 建筑工程，哪个更有趣？还有开会工程师、excel工程师、word工程师、ppt工程师、sql工程师、python工程师……

别争了。‍‍‍‍

金融，工程，建筑，计算，固然很重要，那是我们生存的条件；但诗歌，浪漫，爱，是我们生而为人的原因。