政策与定价

一、不同应用场景下量化风控政策设定

市场主流产品

  1. 无定向用途贷款(信用贷款);2.定向用途贷款(商品贷款)

无定向用途贷款申请流程:

  1. 进件
  2. 审核
  3. 审核结果/授信
  4. 贷后管理

政策制定关注点:

  1. 用户准入设计,排除高危用户后的目标客群;

    数据准入设计,必填项的要求与考量;

    个人信息验证,包括人脸/活体/实名认证;

    用于用户信息验证的外部数据,根据风险考虑,是否采用强授权信息

  2. 审核步骤设计,策略、模型及反欺诈的介入时机与介入窗框;

    不同风险等级的审批流设计及操作指南;

    用户的拒绝死线及政策弹性通过的触发条件

  3. 授信金额的确认,不同审批流中的授信金额幅度设计;

    授信的激活时机及失效限制;

    授信的定价及调整许可范围

  4. 不同风险等级的的评级变化标准;

    用户级别变化的基本条件;

    高危用户的定义标准及条件应用;

    针对不同产品形式的用户升级条件

二、量化风险政策的业务应用流程

1.准入设计(硬规则及软规则)

硬规则:

  • 用户基本准入:个人信息,生物识别,征信材料提供;
  • 业务准入:渠道属性,标的物属性;
  • 政策限制:特殊人群,特殊行业,特殊途径;
  • 征信限制:外部查询,预期记录,内部核验

软规则:

  • 用户资质调整:风险等级分层、资料缺陷调整
  • 征信要求调整:额外提供材料要求、额外审批流程要求、额外数据调用要求
  • 产品属性调整:因可控风险变高而带来的产品属性调整
  • 用户外推:优质用户外推、次级用户同类产品外推
  • 额度调整要求:升降额、额度禁用冻结等
  1. 审核环节设计

用户基本准入→标的物核验(如有)→审核操守及标准→用户资质评级→审批授信→贷后跟踪

数据外界及埋点要求,政策,反欺诈管制

3.额度控制及定价设计

产品设计→额度控制→产品定损、额度制定、定价设计→产品设计

你所应该知道的指标和计算:

  • 通过率、转化率、授信金额、违约率
  • 风险损失
  • 资金占用周期

量化风险管理应用

损失估算及授信应用

  1. 为什么要做风险授信管理及定价
    1. 这个产品风险高吗?
  • 人群分析
  • 过往数据回顾
  • 产品预期违约概率预估
  1. 这个产品的风险成本是多少?
  • 贷款的还款方式(一次性还本付息、等额本息、等额等息)
  • 贷款的违约情况(人群分布,产品形式分布-分期用户)
  • 贷款回收情况
  1. 定价多少才能赚钱?
  1. 如何定价?(收入=成本)
  2. 成本有哪些?
    1. 风险成本
    2. 人力成本
    3. 运营成本
    4. 资金成本
  3. 损失与定价如何匹配?

4)定价多少才合适

预估损失→基础成本→边际成本(数据成本,获客成本) →收益平衡点 →定价

授信管理与定价的关系

  1. 计算损失率
  2. 针对产品给予风险敞口阈值
  3. 根据敞口及风险损失制定价格
  4. 风险损失的组成要素

通过计算整体授信资产的指标来得出预期的风险损失:

计算公式:Expected Loss= Probability of Default * Exposure at Default* Loss Given Default

PD:逾期率 EaD:风险敞口 LGD:违约损失率

风险损失的计算流程:

设定风险偏好→计算各客群用户数分布→计算客群违约概率→分配敞口→验证

预估信用风险损失三大要素的获取手段

  1. 贷前、中数据预估
  2. 贷后数据观测
  3. 催收数据观测

贷前、中、后数据观测表介绍

  1. 评分卡跟踪
  2. 评分卡稳定性回顾PSI
  3. 审核情况监控(TK流+拒绝+通过比列)
  4. 地区监控
  5. 资金监控 vintage资产质量
  6. 回款监控(本金+利息)
  7. 提款率监控
  8. 客群监控(地域/学历/评分/性别/产品等)
  9. 还款方式监控
  10. 损失预测(分期、先息后本)

3.不同产品间的风险损失计算方式

为什么风险损失需要因产品而异?

  1. 还款方式的不一致,导致损失的计算方案不相同
  2. 利息损失与本金损失因产品的还款方式和收费标准会有所不同

主流产品介绍:

  1. 一次性还本(多次付息、一次付息)
  2. 分期还本(等额本息、等本等息)

一次性还本产品损失计算方式

本金损失估计:

  • 估算人群比例分布
  • 估算人群违约概率
  • 估算人群违约敞口
  • 估算人群违约回收率

利息损失估计:

  • 利息还款方案
  • 利息偿还概率
  • 利息计算方式

分期产品损失计算参数:

  1. 各期违约概率(连续违约概率及概率变化曲度)
  2. 各期违约敞口(本金/利息)
  3. 各期产品违约回收率
  4. 周期损失计算

4.资金占用、产品周期与年华损失的定价应用

风控审批策略

为了达到目标,从而采取的一系列举措

审批策略目标:低成本+低坏账率

低成本:搭建合理审批流程、自动化审批,减少人工、控制征信成本

低坏账率:防止欺诈风险、控制信用风险、加强贷后管理

  1. 审批策略架构搭建

制定策略的目标是什么?

从需求客户中,筛选出风险较小的全体,并给出对应的额度

目标分解后为一下几点:

  1. 审批对象为个人
  2. 需排除高风险群体
  3. 出具额度
  1. 熟悉产品类型,了解进件流程

熟悉产品类型:

  1. 明确核查审批的对象
  2. 了解市场行业审批流程
  3. 评估在客群层面是否存在明显风险
  4. 明确产品目标客群的范围

了解进件流程:

  1. 收集进件流程中可获得的进件要素
  2. 寻找流程中的风险点,制定对应的风险排查方法
  1. 根据明确的审批对象,制定主体策略模块

常规审批策略模块

  1. 个人信息验证
  2. 准入模块
  3. 欺诈判断
  4. 黑名单判断
  5. 信用风险评估
  6. 人工
  7. 授信
  8. 交易风险

注:

  • 策略模块要根据产品流程来制定
  • 每一个对应解决一个或者多个风险点
  • 找不到解决方案的风险点需要预留位置
  1. 对应主体策略模块寻找风险解决方法

    1. 第三方数据源
    2. 增加进件要素获取
    3. 爬虫获取额外信息

注:数据源的选择

  • 数据体量(查得率)
  • 区分度(覆盖率等)
  • 是否稳定
  • 数据来源
  1. 根据确定的策略模块,设计审批流程

  • 无费用在前,有费用在后
  • 强高风险在前,弱风险在后
  • 尽可能存留信息

注:考虑真实费用,而不是账面费用;可根据实际情况灵活调整

  1. 确认审批流程落地方案

  • 决策引擎
  • 审批系统
  • 征信平台

注:征信平台

  • 作为第三方数据源回传数据统一存储平台
  • 记录每次查询结果
  • 将原始数据处理为决策引擎可使用的字段
  • 可管理多个同质数据源

解决方案:准入人群,确认风险点,寻找对应的排除方法,合理组合解决方法

成本类:推广费用,审批征信费用,放款成本,征信成本

  1. 数据源内容介绍

基本验证

公安核查,人脸识别,活体检验,银行卡三/四要素验证,手机要素验证

黑名单(身份证,手机号,联系人手机号)

  • 法院执行人/失信被执行人
  • 司法诉讼、行政违法、民间欠款等
  • 高危行为、欺诈名单
  • 金融信贷逾期、不良
  • 金融信贷资信不佳、拒绝
  • 关注名单

信用

  • 多头借贷
  • 信用分
  • 互联网标签
  • 银行卡信息
  1. 决策引擎

概念:是只吃变量,且只吐变量的系统

作用:将风控策略落地

与传统代码实现策略有什么区别?

  • 风控业务人员可自行配置或更改
  • 风控策略保密性更高
  • 调整更快

决策引擎简介:

  • 只能处理单变量,且只能输出单变量
  • 内部可建立多个规则包,一个规则对应一个产品
  • 可对每个使用用户进行规则包权限控制(只读,删改)
  • 也可对没个使用用户进行内部组件权限控制
  • 可对组件进行冻结,避免操作风险

决策引擎内部组件介绍:

  • 数据模型
  • 规则&规则集
  • 决策树
  • 评分模型
  • 一维表索引
  • 代码块
  • 规则流
  • 规则流测试
  1. 策略调优

什么时候需要策略调优?

  • 资产质量朝坏的方向变化
  • 逾期指标偏高
  • 通过率下降
  • 预测的坏账比率超过逾期

调优步骤:

  • 确认是调整贷前策略还是贷后策略
  • 是D类调优还是A类调优
  • 量化分析调优阈值
  • 预测按照方案调整后的效果
  • 调整后验证结果与预计效果是否一致
  • 重复修正

D类调优

在通过的客群中寻找差客户拒绝

将会降低通过率,且降低逾期指标

离线即可完成量化分析

A类调优

在拒绝的客群中找好客户通过

将提高通过率,逾期指标可能增加

需要决策引擎标记豁免部分样本分析

风控审批策略(续)

  1. 常用量化指标
  • 逾期
  • 账单逾期&订单逾期
  • 逾期时段(M1,M2,)
  • 资产质量
  • Vintage
  • 首期逾期率
  • PSI=(A-B)*ln(A/B) 用于衡量指标的波动程度

注:PSI<0.1稳定性很好

0.1<=PSI<=0.25关注

PSI>0.25异常

  1. 探索性规则分析
  • 确定探索性规则的目标
  • 将于目标相关的变量与目标整理成宽表
  • 使用SAS进行探索性分析
  • 寻找与目标强相关的规则
  1. 评分卡使用策略

原理:

1)用历史数据预测新客户的违约概率

2)当前存在即合理

3)二分类结果

什么时候需要评分卡

  1. 进件量较大,规则无法满足更细的切分需要
  2. 有许多无法判断风险类别的灰色客群

使用场景:

  1. 人工分流
  2. 客群豁免

评分卡cuttoff

调额步骤:

  • 筛选可调额客户
  • 分为调额组与对照组
  • 调额后调额组与对照组资产趋势分析
  • 根据结果回调最初筛选可调额客户的规则

最初调额客户的筛选方案:

  1. 历史未逾期
  2. 账龄达到6个月
  3. 活跃月份占比超过80%
  4. 额度使用率超过85%
  5. 未办理过再分期业务

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