你知道你的模型可以为公司赚多少钱吗
模型分为两种：
1、一刀切，大于这个阀值的通过，小于这个阀值的拒绝。
2、分级，不确定的人工干预。
一刀切这种模型，首先声明一点，在我的理解，应该没有一家公司有种到，就靠一个模型就完全判定客户好坏，给他放款与否，如果有这家公司的存在，请收下我的膝盖，请大神收我为徒。毕竟我所在的公司不敢这么干。
一般这种一刀切的模型是放在很多的策略规则，反欺诈规则，各种验证规则差不多最后一步步骤的模型，模型给客户一个评分，利用评分划分一个阀值，高于阀值的通过（假设越高分的客户质量越高），低于阀值的拒绝。
这时候还需要提及一点就是，风控，全名是风险控制，风险控制的意思就是控制风险，但是并非完全没有风险，所以阀值的划分上，中心思想是：我能让坏客户进入造成的损失，是可以用好客户的收益除去人工，数据，获客各种杂七杂八的成本覆盖以外，还可以获得一个接受的收益的前提下，我去画下这个阀值。这就意味着，阀值的确定并非高于阀值的客户就一定是好客户，你要都是好客户，那你100个人进来，你就取那个最高分的，那么逾期率肯定低的，但是这样子你们市场部肯定跟你翻脸，老子拉100个客户，你就给一个过，什么意思，搞我啊！为了避免这种风控和市场的斗争，你就需要找到一个权衡客户以及效益的阀值。
客户涉及的成本:（具体数字需要根据自己公司的数据做调整。）
获客成本：你们在该产品渠道投放的获客成本，这估计要跟市场部询问，你也可以估算，这不是精算，并非需要精细到真真切切的具体一个客户的获客成本，大概就可以了，应该你的阀值还会调整的。
资金成本：就是你借出去的钱，是属于那种渠道的资金，需要支付对方的利息，这个可以询问领导。因为每个客户的金额可能不同，无需统计你这批客户的放款金额，可以取一个平均贷款金额再乘以总的放款人数，毕竟你这些客户都是放款，模型要针对的是正在申请的客户。（资金渠道有多个，可以取平均值，或者你想保守一些，平均值取上一些可是可以的。）
人力成本：你都一个阀值确定好坏了，所以这个人力成本，tan90°啊
数据成本：每个客户都要多多少少接入你一些外部数据，客户接入的外部数据，估算一下外部数据的成本。（也可以问下你的领导）
如果以上的成本数据你拿不到，那你就不要做这个利润最大化的活了。我是说真的，毕竟我不知道你们公司这些信息是否可以告诉你。
收益：好客户*利息
损失：（（该产品客户贷款期限-客户还了几期）/该产品客户贷款期限）*放款金额，客户还了几期：你的y值（客户还了几期之后逾期，要是你用的是多个账龄，那就把每个人的期限加起来之后除以全部人数，取个平均，要是你就是直接取还9期逾期30天，那就直接取还款9期就可以了。）
净利润=收益-成本-损失
资金成本：放款客户个数*平均贷款金额*资金利息
获客成本：放款客户个数*平均每个客户的获客成本
数据成本：放款客户个数*平均每个客户的数据成本
收益：好客户个数*每个客户可以得到的收益
损失：（（该产品客户贷款期限-客户还了几期）/该产品客户贷款期限）*放款金额
所以，净利润=收益-资金成本-获客成本-数据成本-损失；填入具体数值之后，循环每个阀值，当净利润最大的时候，选取阀值，但是这些都是估算出来的，所以最终选取好的阀值也可以根据自己的需求调整。
2、第二种，有人工干预的了，先上图：
这种分数一般是有人工干预的，可能是高分的通过，中层的客户人工干预，有风险客户直接拒绝，或者有风险的客户拒绝，剩下的客户，给出信用评分，人工干预。这种情况，因为有人工的干预，所以一般这种模型计算的是可以省多少钱，而不是利润，因为这种模型放款的客户，不是模型说的算，还有人工的成分，那么模型说的算的只有那部分拒绝的客户，拒绝的客户就是不经过人工。
那么多少分拒绝的就需要你来设置一个阀值，一般分3层或者5层。最差的那一层的客户全部拒绝。计算公司跟上面大同小异。
获客成本：这种人工干预的可能贷款金额比较高，获客成本还有客户经理的抽成，这需要注意加上。
资金成本：跟上文一样
人力成本：估计审批审核一天的审批量，按照一个审批审核的人员工资，估算人力成本，例如一个审核一天可以电核20个客户，那么工资是6600，那么客户的人工的审核成本就是15块。
数据成本：跟上文一样。
收益：好客户人数*利息
损失：（（该产品客户贷款期限-客户还了几期）/该产品客户贷款期限）*放款金额，客户还了几期：你的y值（客户还了几期之后逾期，要是你用的是多个账龄，那就把每个人的期限加起来之后除以全部人数，取个平均，要是你就是直接取还9期逾期30天，那就直接取还款9期就可以了。）
净利润=收益-成本-损失
资金成本：放款客户个数*平均贷款金额*资金利息
人力成本：放款客户个数*平均客户成本
获客成本：放款客户个数*平均每个客户的获客成本
获客成本：放款客户个数*平均每个客户的数据成本
收益：好客户个数*每个客户可以得到的收益
损失：（（该产品客户贷款期限-客户还了几期）/该产品客户贷款期限）*放款金额
因为这会你要计算的是，你这模型能节省多少钱，那么中心思想就是，你假设你把这些低于某个分数的人通过了，你要付出多少成本，但是你只能得到多少收益，成本大于收益，那就是不划算的，多出那部分的成本就是你的模型节省的钱。那么节省的钱当然越多越好啦，所以这时候你节省的钱就是=损失+人力成本+资金成本+获客成本+获客成本-收益，跟刚才的写代码的思路一样，将分数循环跑出一个最优阀值，根据自己的情况，适当的调整阀值，得出最终的高风险的阀值。
当然，这只是一个估算，先出一个初始的阀值，毕竟你后面模型要是效果迁移还可能更改阀值的，思路就是上面那样子啦。
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