模型和策略的开发是一个系统工程,这其中需要有业务经验、统计理论、算法运用、和数据认知,是一个不断反思,不断积累经验的过程。沙滩上建不起摩天大楼。扎扎实实的基本功永远有价值,永远不会过时。
——余旭鑫博士
说明
互联 风控是无边界的,几乎所有时间、所有地方、所有人都能以某种方式参与进来,未成年人、纳税人、老黑、赖鬼、企业风险管理者,众生芸芸,各自为阵,相克相生。
互联 风控是半透明的,一半画地为牢,一半艳阳高照,一半立地为魔,一半得道成佛,喧闹中呼啸着裂骨寒风。
互联 风控是无止境的,漏洞给了黑产机会,欺诈团伙便蜂拥而入。无限度纵容意味着背后有猫腻,无死角限制意味着眼前无格局。人性之光在和人性贪婪做斗争,谁输谁赢乾坤未定,既然未定。
本人主业风控策略,虽然其他版块也略懂一二,但始终觉得能自以为豪的还是策略。既然有模型师、分析师、精算师,那么把这个行业的策略人员亲切的称作策略师,应该不算太过分。
另外,涉及到信贷风控产品、流程、数据、指标、分析等知识的扩展,建议同学们可以先回顾一下其他板块相关文章:
(一)全面了解信贷业务流程
(二)全面了解量化风险管理
(三)全面了解风控指标体系
(四)全面了解风控数据体系
(五)全面了解小微信贷风控
(六)全面了解风控决策引擎
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1.策略先行之道
- 策略定义
- 策略特性
- 策略类型
- 决策路径
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2.信贷策略之法
- 大道至简,有迹可寻
- 五行生克,妙在均衡
- 审时度势,伺机而动
- 平台奠基,产品显形
- 始于风控,精于运营
- 潜心耕耘,推己及人
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3. 风控策略之规
- 岗位职能,全
- 营销获客,准
- 贷前审批,严
- 贷中监控,密
- 贷后管理,勤
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4. 决策科学之术
- 单条规则开发
- 组合策略生成
- 策略模型部署
- 决策管理控制
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5. 终章·策略师
- 策略师的道法规术
- 策略师的格局
- 策略师的策略
- 策略师的行动
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群体传播与个体传播
传播是一种 会性传递信息的行为,是个人之间、集体之间以及个人与集体之间交换、传递新闻、事实、意见的信息过程。在业务中,要防止个体事件向群体性事件的转变,导致由个体传播转变为群体传播,给企业带来公关上的风险。
1.3.2 流式策略与箱式策略
1.3.2.1 启动与停止
是一种工程上的安全性考量。包括策略启动前的检查、启动、运行中监视、故障原因及处理、紧急停止条件、停止等。
1.3.2.2 前置与后置
前置条件:发生的前提条件,满足什么条件才可以发生;
后置条件:发生之后的结果,会产生哪些影响。
另有说法:规则前置是规则,规则后置是套路。
1.3.2.3 串行与并行
在计算机之间、计算机内部各部分之间,通信可以以串行和并行的方式进行。一个并行连接通过多个通道在同一时间内传播多个数据流;而串行在同一时间内只连接传输一个数据流。所谓的串行策略和并行策略,指策略是先后执行有逻辑关系的,还是同时执行可替代或者加权的。
1.3.2.4 同步与异步
同步:所有的操作都做完,才返回给用户。这样用户在线等待的时间太长,给用户一种卡死了的感觉(就是系统迁移中,点击了迁移,界面就不动了,但是程序还在执行,卡死了的感觉)。这种情况下,用户不能关闭界面,如果关闭了,即迁移程序就中断了。
异步:将用户请求放入消息队列,并反馈给用户,系统迁移程序已经启动,你可以关闭浏览器了。然后程序再慢慢地去写入数据库去。这就是异步。但是用户没有卡死的感觉,会告诉你,你的请求系统已经响应了。你可以关闭界面了。
在审批中,常常遇到热点时间或者事件下的进程池卡顿问题,如果无法实现秒级响应和及时反馈,审批上会异常吃力,甚至带来严重的系统bug。
1.3.2.5 即时和延时
即时意味着发生即响应,延时则表明发生即监控,最后做响应。类比工作时收到微信消息,如果是紧急重要信息,及时回复;如果是日常信息,可以延时,但必须回复;如果是垃圾消息,可以不回复。在风控中,通常是一种反馈上的选择,如欺诈用户,可对其大量信息和行为收集完毕后,再给出最终的决策,这样可以让欺诈无法感知自己被拒的原因,也有助于保留信息的完整性。
1.3.2.6 静态与动态
静态和动态的概念分布很广,如博弈竞争中的静态博弈与动态博弈,企业战略管理的静态模式与动态模式,计算机语言中的静态分配与动态分配。在策略方面,静态指无特殊事件发生时保持不变,如年龄等准入规则。动态指随环境、政策、分析、时序等因素实时调动,如多头规则的监测及调整。
1.3.3 基本策略与支持策略
1.3.3.1 观察与调优
强调可修复。单个策略如果失效可以可根据统计或算法及时调整。
1.3.3.2 循环与嵌套
强调可迭代。单个策略可根据历史表现和未来预测进行自我调节。
1.3.3.3 执行与替代
强调可替换。多个策略功能相似,一旦出现问题,可以用B策略及时替代A策略。
1.3.3.4 存量与增量
强调可补充。多个策略功能不同,如有必要,可在原有基础上新增备用策略,有备无患。
1.3.2.5 单一与混合
强调可覆盖。在无法用单一策略做决策时,可以用打包策略覆盖单个策略的不足,宁错杀不放过。
1.3.4 硬策略与软策略
首先说一下风险管理中政策和策略之间的不同点,政策规定了哪些能做与不能做,可以理解为硬规则;策略解释了怎么做,可以不断进行调整,理解为软规则。在风控策略制定的过程中,通常会借助经验与阈值、分群与分层、异常与孤立、可视与隐藏等思路,来影响规则制定的强弱选择。
1.3.4.1 经验与阈值
风控主要经历了几个阶段:
经验:直接判断通过,或不通过。
数据:可以通过客户的资产,流水,来判断客户的资质优劣。
模型:通过数据分析、数据挖掘,找到相应的规律,识别出人工难以找到的部分人群。
但是,数据是有限的,成本很高,会限制风控的上限;同时,如何有效的结合经验、数据、模型,来实现业务目标,这就需要统筹的风控策略来完成。
许多前辈认为在金融风控领域里,策略即规则,所以也常听说风控就是策略和模型的加成。不过笔者认为策略是方案,包括了规则、模型以及其他一些逻辑性的串联。
规则:主要由数据和经验共同驱动。
阈值:主要由数据和算法共同驱动。
人工:主要由业务和经验共同驱动。
规则与模型的作用可以看成用于给客群分层,目的是为了高风险的过滤或者授信不同APR的产品和额度。规则与模型互相补充,相互作用。
1.3.4.2 分群与分层
用户分层和用户分群都是将用户分成不同的类别,以此来区别对待不同的用户。用户分层, 是基于大方向的划分, 而用户分群, 则是将这些层次切分成更细的粒度。分层和分群用户,可能采用几套完全不同的策略,分而治之。具体方法,后文详解。
1.3.4.3 异常与孤立
**异常点:**异常点是指数据集、群体中和其它点不一样的点,分为点异常和集合异常,异常检测就是要找到这些点。
离群点:也叫孤立点,孤立点是指不符合数据一般模型的数据,区分于内点、聚点等,在挖掘正常类知识时,通常总是把它们作为噪声来处理。
异常点可以理解为边界之外的,要特别重视和区别对待。边界也分两种:别人的边界和自己的边界。孤立点可以理解为群体中被孤立的,同样需要有所区分。
1.3.4.4 可视与隐藏
1.4 决策路径
对消费者来说有消费路径,对系统工程来说有控制路径,那么对决策者来说,就有一条点到点之间的决策路径。在此推荐正阳十二字解惑心法:目标紧、策略准、执行狠、复盘稳,以此来统领本节后文。
1.4.1 判断驱动因素
驱动因素有别于影响因素:驱动机制往往能使事件带来影响力较大的后果,常常是一个重大的举措,影响因素也会产生影响,但不一定带来重大后果。驱动常常以政治化或者文件性的书面表达形式呈现,较为严谨正式,而影响因素常常是小事件或者通用的事件。
理念驱动:企业理念是企业文化中的重要组成部分,是企业精神活动和智慧的结晶,也是企业实践成果提升和总结的精髓。理念通常是影响决策第一道因素也是最后一道因素。
政策驱动:政策驱动常常是某一领域的动力发生点。当政治、经济、贸易、科技、服务、教育、医疗等等各大系统运转的时候,设置发展动力点是企业新动能的根本。
资源驱动:在对接的双边市场中,进行资源与需求的对接时,平台的核心竞争力在于服务资源的聚集能力。平台在发展初期需要从核心资源用户切入,整合服务资源向服务需求方推广,形成在服务链条上的自上而下的商业发展路径。
用户驱动:在切入某块市场区域时,以锁定市场中的核心用户,满足用户的核心需求为切入点,快速获取用户,占领市场,并且由核心服务为中心,向周边的其他基础服务需求延伸,打造完整的商业模式。
系统驱动:对于企业来说,优秀的企业有优秀的系统,普通的企业有普通的系统,失败的企业没有系统。企业间的竞争,不再是一对一的竞争,而是系统与系统的竞争。
模式驱动:运营模式、代理模式、移动互联 化等,市场红利开始时,通常是商业模式的转变驱动企业的发展变化。
技术驱动:技术意味着创新,腾讯、阿里、华为,在云计算、人工智能、区块链、5G方面的研究,一定程度上指点着江山。当今时代背景下,技术意味着竞争力。
产品驱动:区别于运营驱动。虽然都是为了商业利益,但获得利益的起点不同,产品驱动和运营驱动有一个很大的区别:前者技术型,后者业务型。
业务驱动:对业务的价值把握以及业务流程有一定的深入理解,并沉淀为行业经验。了解每个技术的亮点与应用场景,能熟练的通过这些工具去解决不通业务的问题,是每个人技术型策略人员的终身目标。
事件驱动:事件驱动是指在持续事务管理过程中,进行决策的一种策略,即跟随当前时间点上出现的事件,调动可用资源,执行相关任务,使不断出现的问题得以解决,防止事务堆积。
驱动因素分析:分为两步:辨认各种驱动因素,估量出驱动因素将会对行业产生的影响。
1.4.2 激发思维模式
目标思维:确立目标后,一步一步去实现其目标的思维方法。其思维过程具有指向性、层次性。
逻辑思维:逻辑思维是指将思维内容联结、组织在一起的方式或形式。
形象思维:通过形象来进行思维的方法。它具有的形象性、感情性,是区别于抽象思维的重要标志。
全域思维:有些看似局部的事物,在更小的尺度空间观察时可以表现为整体。
局部思维:有些看似整体的事物,在更大的尺度空间观察时可能表现为局部。
缩放思维:切换视角,用放大镜、显微镜、平面镜思维度量全局形态和局部动态。
发散思维:根据已有的某一点信息,然后运用已知的知识、经验,通过推测、想象,沿着不同的方向去思考,重组记忆中的信息和眼前的信息,产生新的信息。它可分流畅性、变通性、独创性三个层次。
归纳思维:根据一般寓于特殊之中的原理而进行推理的一种思维形式。
演绎思维:从普遍到特殊的思维方法,具体形式有三段论、联言推理、假言推理、选言推理等。
联想思维:相似联想、接近联想、对比联想、因果联想。
迁移思维:是指把某一领域的科学技术成果运用到其他领域的一种创造性思维方法,仿生学是典型的事例。
辩证思维:辩证思维是反映和符合客观事物辩证发展过程及其规律性的思维,分客观辩证法和认识过程辩证法等。辩证思维的特点是在对象内在矛盾的运动变化中,从其各个方面的相互联系中进行考察,以便从整体上、本质上完整地认识对象。
究根思维:究根思维是一种价值思维,它要求把一件事物分成若干部分,找出最关键最本质的那一部分。
线性思维:由一件事物经过演变而发展成另外一件事物。
逆向思维:是目标思维的对应面,从目标点反推出条件、原因的思维方法。它也是一种有效的创新方法。
直觉思维:是指对一个问题未经逐步分析,仅依据内因的感知迅速地对问题答案作出判断,猜想、设想,或者在对疑难百思不得其解之中,突然对问题有“灵感”和“顿悟”,甚至对未来事物的结果有“预感”“预言”等都是直觉思维。
量化思维:有一维量化、多维量化、多维嵌套量化之分。量化思维是一种数字化思维,是认知中对事物的条理化分析。
产品思维:产品思维的核心就是:发现问题,分析问题,解决问题。与用户的共情、换位思考、高维思考、取舍、洞察等,都是产品思维的高光表现。
1.4.3 借助科学分析
利弊分析法:SWOT分析,明确指出研究的问题及其对策,列出这一对策的优点、缺点,确定几个简明的判断标准,综合判断对策的可取性,研究如何加以改进。简单地说就是一个问题分成两半来回答,一半只说好的,一半只说坏的。
矩阵分析法:矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示,就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法,叫做矩阵数据分析法。例如常见的混淆矩阵,就是一种定量分析问题的方法。
决策树分析:决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较,从而获得最优方案的风险型决策方法。它利用了概率论的原理,常用来做风险分析决策。
概率树分析:概率分析又称风险分析,是通过研究各种不确定性因素发生不同变动幅度的概率分布及其对项目经济效益指标的影响, 对项目可行性和风险性以及方案优劣作出判断的一种不确定性分析法 。概率分析常用于对大中型重要若干项目的评估和决策之中。
加权排序法:就是将重要因素加以排序,根据重要的程度赋予不同的值,然后和当前的结果相乘,得到一个新的结果,依此决定重要程度。
效用分析法:效用分析决策法是风险型决策的基本方法之一。它是利用效用价值的理论和方法,对风险和收益进行比较,从而进行决策的方法。它不仅为咨询部门提供了判断决策者所提供的方案的可能性,而且为比较不同的决策方法对决策的影响,提高决策的质量提供了条件,深受企业组织的青睐。
假设测试法:也叫假设检验,又称统计假设检验,是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。显著性检验是假设检验中最常用的一种方法,也是一种最基本的统计推断形式,其基本原理是先对总体的特征做出某种假设,然后通过抽样研究的统计推理,对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。
1.4.4 付诸有效行动
有效行动:针对目标,有效行动,与目标无关的动作不必做,与结果无关的事件不必管。
条件行动:博弈论中,将策略行动分为有条件行动和无条件行动,即当己方可以先出招时,所制定的回应规则,其目的是改变对方的预期,从而改变博弈的结果,抢占先机,率先出招。
执行动作:威胁与许诺,警告与保证,时 的策略等。
1.4.5 完成闭环复盘
闭环:一方面,把整个策略管理看作一个闭环系统,并把该系统中的各项专业管理如:决策路径、驱动因素、思维模式、成本考量、人事环境、安全漏洞等作为闭环子系统,使系统和子系统内的管理构成连续封闭和回路且使系统活动维持在一个平衡点上。另一方面,对变化进行灵敏、正确有力的信息反馈并作出相应变革,使矛盾和问题得到及时解决。
决策、控制、反馈、再决策、再控制、再反馈…从而在循环积累中不断提高,促进策略不断发展。
复盘:复盘,围棋术语,也称 “复局”,指对局完毕后,复演该盘棋的记录,以检查对局中招法的优劣与得失关键。一般用以自学,或请高手给予指导分析。具体为把整个思维过程客观地表现出来,即当时是如何想的,为什么“走”这一步,如何设计,预想接下来的几步的。在复盘中,双方进行双向交流,对自己、对对方走的每一步的成败得失进行分析,同时提出假设:如果不这样走,还可以怎样走;怎样走,才是最佳方案。
通过复盘,当某种熟悉的类似的局面出现在面前的时候,往往能够知道将如何去应对,脑海中就会出现多种应对的方法,或者可以敏锐的感觉当前所处的状态,从而对下一步的走向作出判断。
2.信贷策略之法
2.1 大道至简,有迹可寻
《易经》中“易”有三义,即变易、简易、不易。
变易:世上之人事,乃至宇宙万物,没有一样东西是不变的。
简易:宇宙间的任何事物,有其事必有其理,只是我们的智慧不够、经验不足,找不出它的原理而已,当智慧够了,解其本质,就变成为平凡且简单。
不易:万事万物随时随地都在变的,可是却有一项永远不变的东西存在,就是能变出来万象的那个东西是不变的,那是永恒存在的。
2.1.1 地摊经济与信贷业务
**地摊经济:**宏观政策支持——地方平台开放——面向对象选品——营销策划拉新——经营管理促活
**信贷业务:**政策环境推动——金融体系建设——企业产品设计——贷前风险管理——贷后客户运营
由此可见,本质上信贷也是一种不难理解的企业经营模式。我们可以简单把信贷业务的总体策略简化为一种地摊经济的策略,微观上的细节会比较复杂,但宏观上的道理却极其简单。
政策环境告诉我们什么能做什么不能做,平台建设告诉我们可以在哪做可以怎么做,产品设计指导我们该怎么做要怎么做,风险管理告诉我们谁能做谁不能做,而要想真正盈利,则需要靠客户运营来实现,它告诉我们怎么做才能更好。通俗点讲,政策平台产品是指我们做什么生意,风控是指我们要和哪些人做生意,运营是指我们如何把生意做大做久。
2.1.2 信贷风险管理五大维度
基于这个逻辑进一步思考一下,就可以将信贷业务风险管理拆解为五个维度(层次):
政策面:国家风险、宏观经济风险、购买力风险、利率风险、汇率风险、市场风险等。
平台面:合规风险、财务风险、经营风险、流动性风险、声誉风险、法律风险、战略风险等。
产品面:后台漏洞、产品缺陷、数据安全、内容安全等。
风控面:欺诈风险、信用风险等。
运营面:操作风险、人员风险、活动风险等。
2.2 五行生克,妙在均衡
2.2.1 行业生态
当局者:做局者——困局者——搅局者——破局者——守局者
行业生态:商业银行——监管科技—— 络金融——金融科技——消费市场
只要消费市场还在,局就在,大家就在。
2.3 审时度势,伺机而动
随着消费降级, 会消费品总额增长放缓,居民狭义的负债率攀升,以及银行不良贷款率增长的态势,当前的信贷市场和几年前比发生了非常大的变化。金融科技、监管科技的发展,也让整个信贷市场的平台产品、风险管理和客户运营更加透明化、科技化、智能化、精细化。另外,随着国民风险教育的提升,消费市场对于金融产品有了逆向选择的权利,良好的产品设计、用户体验,是未来优势信贷产品的基本要求。
2.3.1 商业银行买马招兵
现状:互联 金融的快速发展使商业银行信贷业务的主体地位受到冲击,行业渗透率下降,业务收入利润减少,客户资源大批流失。 络平台的借贷服务,逐渐取代银行相关功能。
分析:一方面,互联 金融模式下,市场开放,利率等因素由借贷双方共同决定,借贷双方各种资金和信息资源,不在集中在银行手中,银行中介作用降低。另一方面,银行信贷业务流程弊端严重,贷款程序复杂,响应过于缓慢,人力成本、时间成本、场地成本高。而担保和抵押,不再是风险控制最重要的手段,敏捷化、智能化、数据化服务用户的趋势,迫在眉睫。
解决:商业银行受到刺激,被迫创新,多方位入手,提升市场竞争力:
宏观导向方面:深入以客户为中心的思想,重视下沉群体和小微企业的融资难的问题。在政策扶持和疫情刺激下,有序开展小微信贷业务等。
平台机制方面:成立金融事业部或者独立运营的金融科技子公司,跨板块经营,追求创新,加强与互联 金融合作,拓展信贷业务服务渠道等。
产品设计方面:参考其他互联 产品推出自己的 贷产品,通过系统的分析和考量,开发适合本银行的软件系统和更多适应用户需求的产品,加上银行本身在专业性和安全性上具有明显优势,更能获得消费者接受。
人才建设方面:招兵买马,培养金融和互联 方面复合型人才,通过技术和经验,加强多方信息资源共享的合作。
2.3.2 监管科技循序渐进
原则:隐私保护、禁止歧视、公平信贷、资本要求。
探索:沙盒监管、服水土、吃百家饭博采众长、探索新的合作模式、培育良好的产业生态。
科技:搭建监管科技体系,如身份识别、行为监控、合规数据 送、法律法规跟踪、风险数据融合分析、区块链管理、金融机构压力测试等。
2.3.3 互联金融领异标新
优势:互联 金融产品,一定程度上弥补了我国金融市场信贷产品的缺陷。它可以及时有效交换信息,减少信息不对称对借贷双方带来的损失。借助大数据进行群体和个体分析和预测,基于客户信用评级,相应降低逆向选择的道德风险。
原则:互联 贷款应遵循小额、短期、高效和风险可控原则。单户用于消费的个人信用贷款授信额度应当不超过人民币20万元,到期一次性还本的,授信期限不超过一年。
发展:如何提升信贷产品的个性化和服务的多样化;提升客户的服务质量和体验;如何避免资金和客户流失;如何对当前的信贷业务进行拓展和创新;如何对自身渠道进行建设。
2.3.4 金融科技锻矛铸盾
金融科技主要指运用前沿成果(如:人工智能 如:人工智能 、区块链 、大数据 、云计算 、物联 等 )改造或创新金融产品 、经营模式 、业务流程 ,以及推动金融发展提质增效的一类技术 。
锻矛:云计算披荆斩棘,深度挖掘用户价值。
铸盾:大数据降本增效,全面抵抗业务风险。
2.3.5 消费市场逆选逆控
逆向选择:好的产品需要好的用户去体验并推广,随着信息不对称的减弱,人群逆向选择的主动性在增强。
逆向监督:真正的监管,并非完全依赖监管机构,更需要消费市场集合起来,借集体的力量,引导正确的行业生态和商业价值观。
金融机构对消费市场及用户了解越深入,越容易设计出被大众接受的产品。
2.4 平台奠基,产品显形
2.4.1 雕刻平台基因
商业观:有清醒的商业认知和商业洞察。银行无法满足的小额贷款需求,互联 金融机构及产品给予满足。银行做不好的,自然有人需要去做。
人才观:一般而言,人才的本质特征主要有以下几点:有才能;有远见;有较强的开拓、创新能力等等,这也是就业市场和人才市场强者恒强的体现。
价值观:价值观是基于一定的思维感官之上而作出的认知、理解、判断或抉择,具有稳定性和持久性、历史性与选择性、主观性的特点。平台三观正,便能吸引人才,创造边际价值。
经营理念:所谓经营理念,就是管理者追求企业绩效的根据,是用户、竞争者以及职工价值观与正确经营行为的确认,然后在此基础上形成企业基本设想与科技优势、发展方向、共同信念和企业追求的经营目标。
2.4.2 延展业务生命
启动期:比较杂乱,资金、人员、技术和工艺等都比较薄弱,管理没有真正形成。
发展期:经过一段时间的发展,企业已经有一定规模,在个方面积累了一定的基础,呈现发展的态势。
成熟期:企业发展到一个鼎盛时期,规模较以前明显增大,人员稳定,工艺技术成熟,管理有自己的风格,有一定的竞争实力。
转变期:随着科技的进步,业务总会有替代品出现,此时就需要转型。
衰退期:企业无法发展下去,勉强维持生产经营面或者临着内忧外患,经营困难,员工流失严重,企业人心动荡,濒临倒闭。
2.4.3 打造优势产品
产品经理需要有更多的策略思维,同样,策略经理需要有更多的产品思维。
2.4.3.1 信息整理
任何商业行为的发起和推动,核心在于掌握信息的全面性、真实性、有效性,也就是对所处领域宏观及细节的了解。
了解行业:了解宏观环境、细分行业、地域特性,政府扶助政策等。
了解需求:消费贷产品的特点是;小额贷款产品的特点是额度低、周期短、灵活性强、客户体量大、通过续贷获利等。
了解客群 :消费贷客群的特征是;现金贷客群的特征是:年轻人、低收入、无稳定工作、集中在三四线城市等,这些人相对下沉,不被传统金融机构服务,风险成本高,催收难度较大。
2.4.3.2 产品设计
产品设计方方面面,如账户开户、充值发标等,建议大家完整的了解产品设计流程,本节抛砖引玉:
产品定位:循环贷、消费贷、现金贷、汽车贷、抵押贷等。
业务周期:羊毛期、启动期、发展期、扩张期、成熟期等。
流程设计:根据产品解决用户核心问题的顺序所梳理的完整的闭环流程,包括前端和后端两方面,线上和线下两部分。
用户体验:是用户在使用产品过程中建立起来的一种纯主观感受,但是对于一个界定明确的用户群体来讲,其用户体验的共性是能够经由良好设计实验来认识到。用户体验没有确切的标准,它随着 站的服务色彩与针对人群不同采取的方式也不同。
用户授权:授权机制,是手机操作系统安全机制中的一部分,在开发应用时需要用到各种各样的手机系统权限。一般来说,在操作系统中权限会被分类,有些权限级别较低,应用只需在开发时声明即可使用;而与用户有关的权限级别都非常高,需要用户亲自授权才可以。产品中的功能经常会涉及到这些权限,为了能使应用正常使用,从而给用户带来更好的体验,便需要用户授予相关权限。
风险定价:风险定价有两个关键点:第一,降低成本,包括获客成本、运营成本、资金成本和风险成本等,是定价的基础;第二,认识用户,将客群分级,精细化运营。
风险定价的核心思路,主要有以下几点:
第一人群的划分,面对什么样的客群,客群的划分是否准确清晰,正所谓物以类聚,人以群分;
第二风险评估预测,这个客群的风险表现到底是怎样的,会产生多少的90+的坏账率;
第三成本分摊,将获客成本,资金成本,催收成本等涉及到信贷环节的支出分摊到每个客群上。具体的常用定价方法有两种:基准利率定价法和客户盈利分析法
基准利率定价法=基准利率 + 违约风险溢价 + 期限风险溢价;
客户盈利分析法,从某一客户的身上获得的整体收益,是否能满足整体的利润要求,也就是根据成本和收益核算,对应的公式是:贷款成本 = 资金成本 + 风险成本 + 运营成本 + 预期收益金额;
对于互联 消费金融来说,合适的定价方式是采用客户盈利分析法,定价费率(预期利润) = 综合成本 + 风险溢价 + 预期收益
2.4.3.3 技术支持
诸如:平台建设、框架设计、系统功能、接口开发、页面设计、版本控制等。
2.4.3.4 数据建设
诸如:数据化建设、数据埋点、数据获取、数据接入、数据分层、数据管理、数据存储等。
2.5 始于风控,精于运营
风险类型:金融的本质是将风险偏好不同的资金供给方和风险不同的资金需求方匹配起来,因此风控是所有金融业务的核心。金融业务风险可以分为信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、国家(政策)风险、法律风险、声誉风险和战略风险。
风险管理策略:是指企业根据自身条件和外部环境,围绕企业发展战略,确定风险偏好、风险承受度、风险管理有效标准,选择风险承担、风险规避、风险转移、风险转换、风险对冲、风险补偿、风险控制等合适的风险管理工具的总体策略,并确定风险管理所需人力和财力资源的配置原则。
信贷风控策略:主要是根据不同业务场景,针对目标客群,通过一系列规则,对客户进行筛选和分类,发现风险点(包括:信用卡欺诈、团伙窝案、高危用户等),降低风险,同时降低成本、提升效率,实现反欺诈,授信,风险定价,催收等各阶段目标。
信贷运营策略:则是
2.5.1 关键概念
思路:最大效率、最小成本的基础上避免伤害。
2.5.1.1 最短路径
最短路径:最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题, 旨在寻找图(由结点和路径组成的)中两结点之间的最短路径。如果将审批发起和完成决策视作两个节点,那么节点中的路径就由准入、反欺诈、授信、定额等环节组成,每一个环节又由不同规则集组成。好的决策路径不止一条,通常,我们要找到的是最优方案集合中最短的那条决策路径。
路径算法:用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”, 有时被简称作“路径算法”。 最常用的路径算法有:
Dijkstra算法
SPFA算法Bellman-Ford算法
Floyd算法Floyd-Warshall算法
2.5.1.2 最小成本
平台成本:在工业生产中,最佳生产要素组合是两要素的边际产量之比等于价格之比,涉及到平均成本、可变成本、边际成本等概念。我们做风控策略,需结合数据获取成本、模型研发成本、用户信用风险成本、平台运营成本等因素去探索信贷决策分析中成本最小化情况下的最佳实现方法。
**用户成本:**大多数风控策略都会给平台用户造成额外成本,风控人员的附加期望也会给用户增加更多限制,如补充更多信息才能申请,(例:联系人手机 等信息),如获取更多权限才能申请(例:通讯录权限),这样的条件对用户来说意味着更高的交换成本。用户成本增高,信用风险随之增高。
2.5.1.3 避免伤害
对平台的伤害:类似交易类平台刷补贴,互金平台各类欺诈,共享单车平台用户恶意损坏单车,现金贷平台提现失败等,对平台建设来说都是不小的风险事件。
**对用户的伤害:**内容/ 交平台的垃圾信息,交易类平台的恶意取消等,都会对用户造成一定的伤害,信贷业务中,任何高召回的策略都存在一定概率的误伤,在信用风险混淆矩阵中,通常高召回率对应着高误杀率,cutoff的选择直接反映了策略师的专业度和风险偏好,误杀大概率意味着客户对本产品的第一印象非常差。
2.5.2 核心思路
2.5.2.1 找
强调主动性:市场竞争形势严峻,如果平台不够大不够知名,客户通常不会主动上门,甚至找不到门在哪里。那么,业务的拓展,就基本依赖于前线市场团队的开山、铺路、搭桥,不论是线下行销,还是电话营销,本质上平台都需要从思维和行动上主动“寻找”客户。对于现金贷平台来说,主动找上门来的和没有渠道标记的客户,风险通常相对较高。
2.5.2.1 挡
强调原则性:在拓客过程中,我们通常无法第一时间判断用户各类风险的高低,而一旦进入到风险识别环节,首先要做的就是将涉及到政策风险或者企业平台风险的客户识别并婉拒,这类客户即使信用良好,但因诸多强规则和不可控因素,还是需要暂时“拒”之门外。但是,如有必要则需给予一定的“拒绝原因”提示,以达到平台最大限度客户教育和长久上挽留客户的目的,这也是用户体验的一部分。
2.5.2.2 抓
强调破坏性:该类客户,通常以有组织有纪律有目的的形式对新平台新产品虎视眈眈群起攻之,而平台多半的损失是由这类行为造成的,如:羊毛党、黑产、撞库等,该类风险,不仅意味着财务损失,更有企业信息安全方面的风险。“挡”不住的,就“抓”住,然后看啥时候心情好,摁在地上摩擦。
2.5.2.3 估
强调预测性:挡住一部分,抓住一部分,剩下一部分。那么剩下的这部分用户,便是企业目标用户,在整个生命周期中,不仅需要对其进行风险管理,还要考虑到交易后的用户运营以及用户违约之后的催收回收。因此,我们需要通过构建用户风险画像、行为画像、消费画像、资产画像等的方式来进行评估、分层、分群、甚至分时段精准个性化服务。“估”字写起来很简单,做好却不容易。
2.5.2.4 奖
强者恒强,弱者恒弱,好的愈好,坏的愈坏,多则越多,少则越少,这就是现实的规律——马太效应。平台对于用户良性行为给予一定的奖励,不仅仅是一种认可和表扬,可以激发用户更多的消费行为,更是一种对正义行动的鼓励和支持,代表着一种正向的平台价值观。
2.5.2.5 惩
强调严重性:一方面,降低【欺诈者】的收益,如取消优惠券,刷单作弊自然没有了。另一方面,提高【欺诈者】的成本,对于欺诈用户,在行业征信库中共享名单信息,使其一家黑则家家黑。另外,为填补风控漏洞而更改的产品流程,同时增加了用户成本。对于前置规则识别出的明显团伙类欺诈者,可以在产品设计上增加更多的信息验证环节,增加家庭地址、单位地址、设备信息等,使其边际收益降低。
2.5.3 基本流程
**决策执行:**拒绝、向下销售、接受。
2.5.4 独特方法
名单库、打标、分类、分群、分层等方式,都是差异化风控和精细化运营的一种手段,既有利于定向精准营销,又有利于差异化定额定价降低违约损失,还能在贷后施加不同的监控和还款提醒、催收措施,总体来说可以降本增效。举个例子,评分模型最好不要一刀切,而是分为ABCDE五个等级,不同等级区间的用户,给予不同程度的通过、额度、提额策略、违约金免息政策等,这样能降低损失的情况下,提升收益,还有利于维护老用户在平台的粘性。
2.5.4.1 名单
企业名单库的建立,对于建立完整的风控机制来说非常重要。
内部风险名单:标准特殊手机 、身份证、银行卡 建立,分为白名单、黑名单、灰名单、观察名单等。
内部设备名单:标准特殊物理信息,包括域名、IP、地址、设备、等。
**外部风险名单:**征信风险名单、信贷逾期名单、欺诈风险名单、多头风险名单、行业催收名单等。
2.5.4.2 标签
标签管理:“标签”是客户画像最核心的部分,具备完整的标签管理模块,包括多层次标签结构的定义、标签逻辑定义、多种标签生成方式等。有助于个性化精准营销、差异化风险管理,精细化客户运营。
标签类型:客户的基础属性、兴趣偏好、行为习惯、借贷倾向等,人群及商品标签等。
打标方式:手工批量打标签、自动化流程标签、自动化规则标签、模型计算标签和自定义逻辑标签等不同的生成方式。
2.5.4.3 分类
用户分类是精细化运营的第一步,也是最有效最关键的一步,总体思路是从一开始就对用户实行分类识别,分而治之。
渠道分类:比如 站、短信、GDK流量。
产品分类:比如循环贷、现金贷、车贷或者公积金贷,单期贷和多期贷。
用户分类:比如新客或者老客,多头或者白户。校园用户和城乡用户。
数据分类:比如内部数据和外部数据。
策略分类:比如经验规则、数据规则、模型规则。
生命周期:比如新贷和复贷,贷前和贷中,低龄与高龄。
2.5.4.4 分层
本质上看,用户分层是一种特殊形态的用户细分,应用于业务运作。按用户价值高低进行细分,处于上层的是高价值用户;处于下层的是低价值用户,看似简单的分层,只要和业务结合起来,就很容易解释清楚,也很容易定位到问题。
最大作用:用户分层最大用处是去平均化。
特殊作用:用户分层还有个特殊作用,就是一个企业提供给高中低档用户的产品/服务/体验是有限的,用户分层的特殊作用,往往是固定的高中低档套餐,高配/标配/低配产品,高级/中级/初级VIP服务。当我们分开高中低档观察用户的时候,很容易直观看到,我们提供的产品/服务/体验是不是出了问题,我们正在损失哪一档顾客。这样的分析指向性非常强,可以快速定位问题,帮运营找到突破口。通过结合业务行为的分层,快速定位业务问题。
用户分层的常见错误:维度交叉,缺少重点。
用户分层的基本思路:分类维度+分类标准。分类维度是当前业务的关键问题,分类标准和业务动作直接相关。
用户分层的常用方法:简单的用二八法则分层,常见的有金字塔模型、四象限法、用户生命周期、AARRR模型等。其实用户分层并没有固定的方式,通常根据产品形态设立因地制宜的体系。不过有两个思路可参考,一个是围绕从获取用户到最终转化的演进路线划分,一个是围绕用户使用产品的本质需求划分。
2.5.4.5 分群
人群细分:基于每一个客户个体的数据洞察并不意味营销一定要区别对待每一个人,更实际的是区别对待每一群人,每一群“相似”的人,这要求品牌具备人群细分的能力。具有一个或多个相同特征的人构成一个细分,细分是大部分精准营销的目标,也是客户特征分析的颗粒度。具体细分能力是分析洞察和精准营销的基础。
人群特征分析:人群特征分析帮助品牌回答如下的问题:不同特征维度(例如人口属性、消费习惯、会员等级)的人群分布和数量在一定时间段内符合特定特征的人数变化。
组合分析:在具备数据和不同维度的分析工具后,需进一步将不同维度的分析进行组合,以产生新的洞察。例如:
①分析不同人群的同维度分析结果,找出人群差异或行为表现和人群特征的关系。
②一定时间周期内,特征人群的数量变化,行为或者特征的变化趋势
③特定行为分析路径中,对特定步骤或人群的数据下钻,找到更下一层的特征和行为原因。
2.6 匠心耕耘,推己及人
2.6.1 以人为本
信贷客户生命周期可以分为三个阶段,分别是客户获取、客户提升与成熟、客户衰退与流失,所以设计营销策略时必须围绕客户的整个生命周期,发掘不同层级客户的价值,实现效益最大化。
2.6.1.1 客户获取
客户获取的目标是发现并获取潜在客户,增加流量转化率。当客户从渠道进入平台时,利用现在大数据环境下多维、非结构化、高度分散的数据,整合分析形成客户画像,同时利用机器学习技术建立潜客响应模型。根据客户响应概率分为高响应客户、中响应客户、低响应客户,针对不同的响应级别,设置不同营销策略,高响应客户采用主动营销策略,如电话营销,低响应客户可暂时放弃,降低营销成本。
2.6.1.2 客户提升
客户提升与成熟,挖掘存量客户价值,提升客户忠诚度。基于存量客户历史信贷
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