一、量化风控体系
渠道风险管理
什么是b端c端/p>
1)量化风控体系的风险应用板块
巴塞尔协议3中主要涉及的风险类型:
1.信用风险:信用风险更多的是涉及对个人及企业的一个信用能力去授信和管控
2.市场风险:在市场进行交易时的风险,期货股票交易等
3.操作风险:合规,欺诈等风险
4.流动性风险:关于资金管控,还有资本充足率的一个要求
在信用风险的量化逻辑上其实主要是量化它的这个损失,这个损失有两大部分:
1)损失期望:就是预期的一个损失, 即损失的平均的一个情况
2)极端损失:在恒定的一个几率里面,或者是在固定的一个观测几率里面,我们的一个损失量会达到一个什么样的情况
损失期望/预期损失:
通过计算整体授信资产的指标来得出预期的?险损失:
计算公式:
Expected Loss= Probability of Default * Exposure at Default* Loss Given Default
PD:逾期率 (和审批、模型相关)
EaD:风险敞口(和模型、政策相关)
LGD:违约损失率(贷后催收,抵押物价值相关)
极端损失:
设备信息+个人数据
政策关注的两个点:怎么用么获取/p>
政策关注点:评分卡拒绝区间,外部数据怎么使用,规则流观测,人工操作数据观测(操作,话术,风险考核点)
授信/交易结果
政策关注点:授信额度,转化,拒绝原因观测
三、不同应用场景下量化风险政策设定
无消费场景即通常所说的信用类贷款(额度小,审批更多偏向于贷款人本身);有场景的服务类贷款
1.无定向用途贷款(多为信用贷)
对于信用贷款更多针对于借款人本身,在政策设定的时候主要是两个标准:这个人从哪里来,资质好不好/p>
2.定向用途贷款(多为商品贷款)
四、量化分析政策的业务应用流程
1)准入设计:(硬规则和软规则)+模型
硬规则拿来刷一些高风险的客户,软规则拿来转流或者做一些风险评级的调整。
硬规则:
? ?户基本准?:个?信息、?物识别、征信材料提供
? 业务准?:渠道属性(是我们认证过的渠道)、标的物属性
? 政策限制:特殊?群、特殊?业、特殊途径
? 征信限制:外部查询次数、逾期记录、内部核验(在产品体系内的一些违约表现)
软规则:
? ?户资质调整:?险等级分层、资料缺陷调整(比如有些资料对于用户来说是可选项,但是如果客户没有提供就会对他的资质做一个下调);
? 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?要求
? 产品属性调整:因可控?险变??带来的产品属性调整(期数,还款方式)
? ?户外推:优质?户外推、次级?户同类产品外推。(某些优质用户可以推一些风险要求更低的产品)、拒掉的用户能不能推给别人去使用
? 额度调整要求:升降额、额度禁用冻结等
与审批规则最?的分别在于?动态,根据整体业务?控要求确定,具有?泛符合?业的特征。
定价:
1.为什么要做风险授信管理及定价
信贷风险定损的业务场景:
1)这个产品的风险高吗br> 可通过人群,过往数据以、及产品预期违约概率预估
2)这个产品的风险成本是多少br> 贷款的还款方式、贷款违约情况、贷款的回收情况
3)定价多少才能赚钱br> 成本:风险成本、人力成本、运营成本、资金成本
4)定价多少才合适br> 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
2.风险损失的组成要素
损失期望/预期损失:
通过计算整体授信资产的指标来得出预期的?险损失:
计算公式:
Expected Loss= Probability of Default * Exposure at Default* Loss Given Default
PD:逾期率 (和审批、模型相关)
EaD:风险敞口(和模型、政策相关)
LGD:违约损失率(贷后催收,抵押物价值相关)
预估信用风险损失的三大要素的获取手段:贷前、中数据预估;贷后数据观测;催收数据观测
3.不同产品间的风险损失计算方式
4.资金占用、产品周期与年化损失的转换逻辑
5.基于风险损失、产品周期及年化损失的定价及应用
6.拓展:基于风险损失的额度控制
7.实操案例:从零开始尝试定价
风控 表体系:
Vintage分析表计算过程详解
审批监控 表:
审批时效、拒绝原因分布、通过率、放款件均、进件量、审批量、通过量、放款量、放款金额
表意义:
1、进件量浮动较大时,需与前端销售同事沟通,寻找浮动原因
2、审批通过率变化较大时,需与政策同事沟通,看是否有做策略调整有关,可抽查部分订单
3、批核件均和放款件均一般会在产品授信范围内波动
4、批核金额与放款金额差距较大时,需了解是客户主动放弃借款、系统放款异常或其他原因,
必要时可开发转化率模型,刺激客户借款
拒绝原因分布:
表意义:
1、当审批通过率发生波动时首先就应该查看拒绝原因分布表,判断是否由审批政策改变所影响
2、某项拒绝原因占比有较大改变时需检查规则引擎的配置
3、可给政策放宽或缩紧时一些参考,如某项拒绝原因复议客户过多时可参考调整政策
4、查看各个拒绝原因出现频率,监控政策实施情况,便于后期政策优化
贷中监控
贷中监控比较常见的 表:特征监控 表
2)风险监控核心指标详解——Flow Rate
流转率体现的是余额在不同逾期区间的变化,目的是观察前期逾期金额经历一番催收后落入
下一区间的比率,所以既可以作为风控指标也可以作为催收指标。
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