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贷中通用策略:分群、支用、调额、提价、预警

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从产品上来说,一般期限较长的循环贷比如现金贷是必须要做贷中管理的,而像海外 714 超短期限的产品一般不需要做贷中,所以做贷中首先也要结合业务和产品来定,不是全部都需要。我们就以第一种比较全面的来介绍。

1. 客户分群

  • 特征分群:其实就是要做客户画像,这就需要有一定的数据基础,有大量的标签来对客户进行详细分类。

    最基础的就是客户在贷中还款、借款、逾期、额度使用等行为变量(贷中行为变量衍生体系)可以结合自有数据进行加工和衍生。除此外还可以有 APP 埋点、舆情、收入变动、额度/定价敏感等相关数据,主要用于评估客户的动态风险、资金需求、流失倾向。

    常见的贷中行为按主题分类:扣款行为、权益调整、额度使用、借款行为、还款行为、逾期行为 等。

    只有充分了解了自己客户的真实情况,才能有的放矢。这一步是基础,很关键,做好了后面的运营才有发挥的空间。

  • 场景分群:这个融合贷中交易行为的特征和具体场景来设计。举个例子,一个客户可以一直不发起借款,也可以多次发起借款。如果发起了借款,当前状态是否已经结清,还在有未偿还余额。这个些行为特点可以分成几个比较典型的大类客群,在现金贷自营业务上是一个比较好的框架。

2. 支用策略

  • 支用场景的风险理解:对于放贷机构而言,支用意味着资金真正的流出,一旦放出就形成了真实的风险敞口,是否能收回本息,主动权掌握在借款人手里。作为资本金流出的最后一道门槛,在支用提现环节,需要设置相应的风控策略来进行最后的把关。

    但问题来了,授信阶段已经完成了对借款人的贷前审批,既然已经给了额度,为何要再设置一道防线?

    因为 时间会让风险变化。支用的动作由借款人发起,只要在额度有效期内,可以发生在任何的时间点,由借款人来控制。但我们知道,风险是会随着时间变化的,在某一时刻授信评估的风险低不意味着未来风险会一直低。

    未来是否会发生新的风险变化,风险变化的程度如何,是一个未知数,可能持续低,也可能发生恶化。因此对于放贷机构来说,为了控制风险也需要在支用环节再次动态的评估借款人的风险变化,也叫做授信一道风险之后的 “二道风控”。

  • 支用审批策略框架:支用环节风控策略框架,一种做法是按照客户在平台账龄长短进行分群,做差异化策略:

    • 首次支用:首借客户相当于新客,除贷前查询信息外,无更多有价值信息;

      • 距授信节点30天以内:与授信差异不大,支用策略宽松;
      • 距授信节点30天以上:风险可能㓟变化,支用策略严格
    • 复借支用:复借客户相当于老客,有至少一次以上的支用信息,贷中交易行为数据或者贷中支用 B 卡可以用来更好地评估风险。

3. 调额调价

贷中运营管理主要可以分成几大部分:

分类 细项
客户分群 风险分层、借款需求、收入价值、额度敏感、利率敏感
触发机制 系统触发:① 事件(场景)触发:新授信未提款、存量促提、近期还款、即将结清、沉默唤醒;②固定周期:每月跑B卡模型分、节日活动。
客户主动申请:调额、发利率优惠券
运营手段 调额:① 方向:提高/降低/冻结额度;② 有效期:永久提额、临时提额;③量级:单笔调额、批量调额。
调价:提高价格、降低价格
策略制定 调额对象、调整手段、调整幅度、量化方法(B卡模型、营销响应模型、AB测试、盈利测算)

运营手段主要围绕着 “额度、定价、期限” 的客户权益展开的,也是最直接有效的。基于第一步的客户分群,使用不同的营销手段,比如调额、调价、期限延长/缩短等。拿调额为例。

  1. 按照方向来分:可以提额,也可以降额。一般以风险来区分客户,风险低可以提额,风险高可能会降额,衡量风险的工具可以使用B卡模型分,或者多维变量的交叉组合。此外,还可以从盈利性来确定调额对象,盈利性通过UE财务模型的计算得出。

  2. 按照有效期:可以永久提额,也可以临时提额。临时提额一般会配合一些节日活动,比如双 11 和 618,消费力度较大的期间提供临额。

  3. 按照量级来分:可以有批量调额,也可以单笔调额。批量调额一般是机构在固定周期离线跑批生成的批量调额名单,单笔调额一般是客户主动咨询有提额或者降价的需求。

4. 风险预警

贷中风险预警最为核心的部分之一就是指标体系的搭建。针对不同产品、不同定位的客群,相应的预警指标体系可能都是不一样的。

比如小微客群因为涉额较大、不同行业经营模式的差异,一套指标体系很难覆盖全部,因此银行一般会设计很精细的预警指标体系,按照不同层级的维度做精细化预警。

对于互联网个人现金贷产品而言,预警指标的维度没有小微/企业B端风控一样复杂,可以参考如下:

贷中风险预警的处置措施,要根据预警的风险类型和风控强弱匹配适合的方式,兼顾风险和业务,保持平衡。

比如下面根据“贷中B卡模型分”的结果分为三个风险等级,风险类型为信用风险,即预测当前正常的客户未来逾期的概率。针对不同的风险强度匹配了对应强度的处置措施。