1.需求分析与数据准备：

ü 深入学习理解催收业务流程与还款预测的核心业务需求。

ü 负责催收相关数据的收集、清洗、整合与特征工程工作，为模型构建奠定坚实基础。

ü 分析数据分布与质量，识别并处理缺失值、异常值等问题，构建适用于小模型训练的高质量数据集。

ü 进行探索性数据分析，挖掘影响用户还款行为的潜在关键因子。

2.小模型选型与架构设计：

ü 根据业务场景、数据规模及部署环境（如对延迟、资源消耗有要求）的需求，评估并选择适合的轻量级机器学习模型或小型深度学习模型(例如：逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升树/XGBoost/LightGBM/CatBoost、小型神经网络、贝叶斯网络等)。

ü 设计高效、简洁且可解释性强的模型架构，优先考虑模型的计算效率和部署可行性。

3.模型开发与训练：

ü 构建、训练和优化用于预测用户还款概率/风险等级的轻量级基础模型。

ü 熟练运用特征选择/降维技术（如基于模型的重要性、相关性分析、PCA等），在保证模型效果的同时，严格控制模型复杂度（特征数量、参数规模），以满足“小模型”的核心要求。

ü 实施严格的模型训练流程，包括数据集划分（训练/验证/测试）、交叉验证等。

ü 应用超参数调优技术（如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等），寻找小模型的配置。

4.模型评估与迭代：

ü 设计并实施针对催收还款预测任务的评估指标体系（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC、KS值、业务指标转化率等）。

ü 重点评估模型在资源受限（小模型）条件下的性能表现和稳定性。

ü 分析模型预测结果，诊断模型偏差和潜在问题。

ü 根据评估结果和业务反馈，持续迭代优化模型特征、算法和参数。

5.模型部署支持与监控：

ü 与工程团队紧密协作，提供模型上线所需的技术支持（如模型文件导出、API接口规范说明）。

ü 协助将训练好的轻量级模型集成到生产环境中，并验证其运行效率。

ü 参与设计并实现模型性能监控方案，跟踪模型在生产环境中的预测效果和稳定性，及时触发模型再训练或更新。

6.文档编写与知识沉淀：

ü 清晰记录模型的设计思路、实验过程、参数配置、评估结果及部署细节。

ü 撰写技术文档和模型报告，向业务和技术团队有效传达模型价值和局限性。

总结小模型在催收预测场景中的应用经验。