政策&定价&风控审批策略

政策与定价

1.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
posted @ 2020-09-01 15:01  aggressive2019  阅读(948)  评论(2)  编辑  收藏  举报