伴隨我國宏觀經(jīng)濟形勢、行業(yè)格局等外部環(huán)境的不斷變化,國內(nèi)的金融市場競爭已經(jīng)進入客戶精細(xì)化運營能力比拼的新階段。尤其在金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速推進下,如何做好客戶分群、更精準(zhǔn)判斷客戶風(fēng)險及評估客戶價值貢獻,從而帶來最大化收益,也成為銀行等持牌金融機構(gòu)在構(gòu)建自營業(yè)務(wù)和自主風(fēng)控能力方面的一大挑戰(zhàn)。

        融慧咨詢副總裁馬斌斌對億歐指出,由于每個客戶的消費規(guī)律不同,借貸需求和還款能力也不同,因此授予額度能否滿足客戶需求、做到客戶價值最大化,是一項非常重要且需要持續(xù)監(jiān)控優(yōu)化的工作。在他看來,額度是決定信貸業(yè)務(wù)盈利能力的關(guān)鍵組成部分,而額度策略的制定則可以有效帶動利潤增長并提高客戶的滿意度。

        據(jù)了解,馬斌斌在互聯(lián)網(wǎng)金融、金融科技領(lǐng)域已深耕長達15年,此前曾任宜信風(fēng)險管理總監(jiān)、中望金服高級副總裁/CRO、聯(lián)動數(shù)科高級副總裁/CRO,有著從0到1的全面風(fēng)險管理、產(chǎn)品設(shè)計等實戰(zhàn)操盤經(jīng)驗。他提到,在AI策略及建模領(lǐng)域,融慧金科覆蓋了目前行業(yè)通用的以及世界領(lǐng)先的機器學(xué)習(xí)算法和建模技術(shù),具備根據(jù)不同場景運用不同算法的豐富經(jīng)驗,可以有效保證策略模型效果達到最優(yōu)。

        作為金融科技領(lǐng)域的領(lǐng)跑者,融慧金科在多個細(xì)分領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力,特別是在風(fēng)險咨詢方面,已在眾多銀行、消金等持牌金融機構(gòu)實現(xiàn)深入布局,在模型風(fēng)險管理和風(fēng)險策略設(shè)計等方面也已取得一系列突破,受到眾多合作機構(gòu)的青睞。“正是因為我們整個團隊自帶的甲方基因與深厚的金融功底、對業(yè)務(wù)的深刻理解和深耕,以及在實踐中的不斷打磨迭代,才得以更好的為合作伙伴提供深度賦能。”馬斌斌表示。

        影響額度授予的“三大要素”

        “除了利率以外,信貸領(lǐng)域的客戶首要關(guān)注的就是貸款額度”,在馬斌斌看來,貸款類型可劃分為三類:一是抵質(zhì)押類,其主要看資產(chǎn)價值,比如價值1000萬的房子,可以抵押800萬;二是消費分期,其額度相對比較單一,主要看分期購買物品的價值,比如手機購買分期1500元;三是信用卡或是現(xiàn)金分期,此類相對復(fù)雜,需要根據(jù)不同的客戶價值去匹配或調(diào)優(yōu)相應(yīng)的額度。

        “尤其現(xiàn)在很多金融機構(gòu)會把消費分期、信用卡、現(xiàn)金分期等進行組合為客戶提供一整套的金融服務(wù),在這種模式下,額度策略就顯得十分重要。因此,我們在研究額度策略模型的時候,會從客戶價值角度去分析,每個客戶在什么樣的情況下對機構(gòu)的貢獻最大。”

        在他看來,一個好的額度策略需要從三個維度來衡量:一是從需求角度,通過貸款意愿、貸款行為等多項指標(biāo)衡量客戶的實際需求;二是從風(fēng)險角度,精準(zhǔn)評估客戶是否存在欺詐風(fēng)險、信用風(fēng)險等;三是從收入或資產(chǎn)角度,綜合評估客戶的還款能力和還款意愿,還款能力還要看客戶的可支配收入。

        就事實而言,對于銀行等持牌金融機構(gòu)來說,額度授予的一大難點就是需要有大量的數(shù)據(jù)進行評估驗證。除了征信數(shù)據(jù)、機構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)外,具有高可信度優(yōu)勢的外部數(shù)據(jù)也發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。“而這恰恰也是融慧金科的強項所在”,據(jù)馬斌斌介紹,融慧金科在AI算法、底層數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)建模領(lǐng)域有著豐富的實操和咨詢經(jīng)驗,比如基于行為大數(shù)據(jù)的財富指數(shù)、基于保險大數(shù)據(jù)的資產(chǎn)指數(shù)等,能夠全面助力機構(gòu)實現(xiàn)對客戶收入或資產(chǎn)水平的精準(zhǔn)評估。

        “我們在思考額度策略的時候,要從上述這三個維度分析,看哪些變量能支持決策,同時還要注意,在不同的經(jīng)濟形勢下,最佳的額度分配是不同的,否則將很容易出現(xiàn)問題。”他進一步強調(diào)稱。

        額度策略,如何做到“收益最大化”?

        差異化的額度策略,也是未來在信貸領(lǐng)域非常重要的一個核心競爭力。馬斌斌表示,不同銀行的戰(zhàn)略規(guī)劃、發(fā)展階段、業(yè)務(wù)模式、客群構(gòu)成、風(fēng)險偏好往往呈現(xiàn)差異,策略制定需深度結(jié)合銀行的業(yè)務(wù)發(fā)展特點與實際數(shù)據(jù)表現(xiàn)進行設(shè)計,緊貼銀行業(yè)務(wù)發(fā)展實際需求,才能達到最優(yōu)效果。

        “策略咨詢也是融慧咨詢的核心業(yè)務(wù)之一,我們在服務(wù)眾多銀行等持牌金融機構(gòu)過程中沉淀了非常成熟的信貸額度策略最佳實踐。”馬斌斌介紹說,額度策略實際有很多種方法,比如:

        一種是單風(fēng)險維度核額方法。在小額信貸業(yè)務(wù)中,我們通常利用單個風(fēng)險因子來評估客戶的風(fēng)險程度,并依據(jù)該風(fēng)險因子將客戶分層,從而實現(xiàn)差異化的授予額度。比如通過A卡模型分,可以將不同的評分段對應(yīng)不同的風(fēng)險客戶等級,隨著風(fēng)險客戶等級升高,授予額度逐步降低。“舉例來說,就是對于低風(fēng)險客戶授予1萬額度,中風(fēng)險客戶授予5000額度,高風(fēng)險客戶授予3000額度。”

        第二種是多風(fēng)險維度矩陣核額方法。在客戶風(fēng)險因素基礎(chǔ)上,加入客戶可支配收入、借貸需求等因素,組成一個更多維的額度矩陣,再結(jié)合每個細(xì)分客群的系數(shù)等級認(rèn)定最終額度。“舉例來說,對于低風(fēng)險客群,有的人比較富裕,有的人不富裕,所以他們對借貸的需求不同,對額度的需求也不同,通過多維指標(biāo)衡量即可授予不同的額度。”

        第三種是決策樹方法。相比額度矩陣,決策樹可以更靈活地將多維指標(biāo)(風(fēng)險水平、借貸需求、收入水平)進行組合,為不同的情況進行額度授予。

        “上述這三種額度策略方法較為常規(guī),需要結(jié)合實際業(yè)務(wù)和專家經(jīng)驗綜合判斷,來制定額度策略模型。”馬斌斌進一步指出,我們也可以通過數(shù)據(jù)建模更科學(xué)地進行額度授予,其核心是以最大收益為目標(biāo),找尋利潤最大化的點。

        比如邏輯回歸模型,就是通過衡量每個客戶的收入和成本,同時結(jié)合額度上限和利率上限的約束條件,從中找到使利潤最大化的額度,“這個也就是我們的最優(yōu)額度”。

        對于收入而言,額度越高,客戶可借的錢越多,利息收入就越多,但隨著額度到達一定高度時,很多客戶可能并不需要這么多錢,所以借錢會越來越少;對于成本而言,隨著額度越來越高,有逾期意愿的客戶拿到額度后,會將其全部提走,因此額度越來越高,成本也會上升,而后在某一點超過收入,在進行利潤計算時,收入和成本中間部分,相減最大的點對應(yīng)的額度就是最優(yōu)額度,即獲得了最大的利潤。

        “不過,基于收益最大化的邏輯回歸模型也存在一些挑戰(zhàn)”,馬斌斌提到,比如用額度來預(yù)測利息收入或風(fēng)險成本的均是大模型,大模型里又有小模型疊加,非常復(fù)雜,互相迭代的模型很難在系統(tǒng)里搭建和管理,且每次更新都需要6到12個月的時間;同時,回歸模型只假設(shè)了線性的關(guān)系,無法抓住非線性的關(guān)系,一定程度上限制了申請客戶的額度授予準(zhǔn)確性。

        而KNN算法在額度模型中的應(yīng)用,就可以很好地解決上述模型中存在的挑戰(zhàn)。“這也是我們咨詢團隊正在著力研究的方法”,談及此,馬斌斌也分享了一些最佳實踐思路:一是給大量客戶(客群A)進行額度授予,并追蹤他們的表現(xiàn);二是利用KNN模型在客群A中找到和申請人B相似的客群子集(客群C);三是客群C中的不同組別有不同的授予額度,我們可以給申請人B直接授予客群C中使利潤最大化的組別額度。

        他還提到,KNN算法模型最大的困難就是要積累足夠多的隨機測試樣本,如此才能給客群A中足夠的隨機額度授予,在找到客群C后,客群C中也有足夠的客戶都有隨機授予的額度。

        而對于如何評估和驗證策略模型的效果,馬斌斌表示,在模型效果檢驗上,可分Y標(biāo)簽和無Y標(biāo)簽兩部分建模,然后根據(jù)指標(biāo)通盤考慮模型效果(如區(qū)分度、準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性等);模型上線后,可采用線上和線下兩種方式對新舊額度收益進行測試驗證,推薦采用歷史樣本測算方法,計算新舊額度下的總盈利,將最終盈利情況進行對比;對于模型應(yīng)用,則可通過決策樹實現(xiàn)客層差異化,對風(fēng)險較低的用戶設(shè)計高額度低定價,吸引客戶用信;對中高風(fēng)險客戶設(shè)計低額度高定價,滿足收益大于風(fēng)險的原則。

        “事實上,上述提到的這些額度策略方法都有各自的優(yōu)劣勢,具有模型效果及復(fù)雜程度逐步提升,但可解釋性逐步下降的特點。”馬斌斌建議,銀行等持牌金融機構(gòu)可從準(zhǔn)確度和可解釋性兩方面需求綜合衡量,找到適合自己現(xiàn)階段發(fā)展情況的額度策略方法。“其中,邏輯回歸模型和KNN算法模型可以達到不錯的平衡效果,較為推薦”。

        在新的監(jiān)管形勢下,對于銀行等持牌金融機構(gòu)來說,從非自營業(yè)務(wù)向自營業(yè)務(wù)、自主風(fēng)控能力建設(shè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中,額度策略也是需要不斷動態(tài)調(diào)整的,“這不僅僅是為了業(yè)務(wù)增長,更為了在利率上限、監(jiān)管趨嚴(yán)的大環(huán)境中,合規(guī)、健康、穩(wěn)健地走得更遠”,在馬斌斌看來,實際上不僅僅是額度策略,可能還有些機構(gòu)也不知道反欺詐策略、模型管理等應(yīng)該怎么調(diào)整,方法論是什么,也有部分機構(gòu)可能有了具體方向,但還沒有形成落到實際業(yè)務(wù)中的能力,而這些都是可以通過咨詢來解決的。”

        如今,融慧咨詢從孵化至今已經(jīng)打造了多個“深度賦能”標(biāo)桿案例,品牌不斷升級,用馬斌斌的話說,“融慧金科已經(jīng)完成了百米賽跑的起跑階段”。隨著更多優(yōu)秀的科技人才加入,融慧金科無論是在新技術(shù)的掌握上,還是在咨詢業(yè)務(wù)模式上都將不斷實現(xiàn)質(zhì)的飛躍,“希望在不久的將來,當(dāng)金融機構(gòu)遇到任何一個業(yè)務(wù)痛點時,首先想到的就是融慧金科”,這也是馬斌斌為團隊定下的終極目標(biāo)。

《電鰻快報》