如何搭建消費金融風控體系

本文是《風控總監訓練營》前三課的學習筆記。

四類參與者

  消費金融市場中有四類參與者,分爲爲銀行、P2P、持牌消金和小貸以及行業巨頭。各自的優勢和劣勢如下圖:

  P2P由於監管的原因將逐漸退出或者轉型,銀行和行業巨頭掌握着資金和流量的優勢(銀行資金成本低,行業巨頭有消費場景)。消費金融和小貸公司則多數沒有場景,風險容忍度也不高,受到監管制約。
  另外一種方法將消費金融參與者分爲3類。分別爲金融系、場景系、互聯網系。金融系比如商業銀行、持牌消金及小貸;場景係指線上線下的消費場景方作爲業務發起點;互聯網系比如線上分期,如螞蟻金服、京東金融等。
  商業銀行通過信用卡和現金貸雙通道開展消費金融業務。現金貸如招行的"e招貸"、浦發的"萬用金"等,向存量信用卡客戶提供現金貸服務,年化5%-14%。此外,銀行也在嘗試B2C網上商城,提供商品交易、生活服務等,但客戶羣體仍爲銀行信用卡存量客戶。
  銀行的核心優勢在於資金成本和風控能力。其風控和審批模式過於依賴央行徵信體系,消費者多維度數據及信息收集不足,風控成本高,壞賬接受度低且審批週期長。且產品同質化較高,主要對象仍是信用卡存量客戶。

資金來源

  商業銀行可以吸收公衆存款來獲得較低的資金成本,其它消費金融參與主體的資金來源包括註冊資金、同業拆借、發行金融債券、股東資金、ABS、P2P資金等。各渠道資金成本的對比如下:

成本分析

  消費金融業務的目標是獲得合理的可接受的利潤。收入來源於利息和手續費以及逾期產生的罰息,加在一起年化不能超過24%。成本主要由資金成本、營銷成本(獲客)、風險成本(風控數據源、壞賬等)、運營成本(客服、審覈、催收等)以及其他成本(人力)。對利潤分析這塊感興趣的可以參考《消費金融真經》的第11章,消費信貸產品的利潤分析。

業務類型

  消費金融業務可以分爲無場景和有場景。無場景有現金貸,有場景比如教育分期、醫美分期、租房分期等更多垂直消費場景。

無場景關注欺詐風險和信用風險,有場景重點在操作風險和經營風險。
  比如合約機業務,門店欺詐風險就比個人信用風險造成的損失大,更需要重點防範。
  風控流程搭建基本就是一套相對固定的方法,貸前各類數據源驗證+評分卡,貸中做好監控,貸後做好催收。

  • 貸前:准入政策、個人信息驗證、黑名單策略、反欺詐策略、信用評分、額度策略。
  • 貸中:各類指標以及用戶行爲的監控。
  • 貸後:催收、不良資產處置等。
      此外,搭建風控體系還需要從不同的角度考量。比如管理層,則需要考慮是業務導向還是風險導向;業務層則需要了解業務場景和渠道,以及產品的額度、期限、費率、還款等各類要素等等;支持層則需要考慮風控系統是採購/自研/定製,以及如何打通數據並做好監控。

審批流程設計

業務與風控系統地架構設計如下圖:

反欺詐

  欺詐與反欺詐是一個不斷相互博弈的過程,需要針對欺詐原因進行分解,然後再設計反欺詐規則。常見的欺詐類型有如下:

  1. 僞冒身份。 這種情形可以通過信息驗證、人臉識別等技術識別手段進行加強。
  2. 資料造假。 可以建立自有規則提高資料造假的成本。
  3. 常客老賴。 通過接入外部名單識別。
  4. 中介黑產。 通過埋點監控,比如用戶環境屬性、網絡IP地址、設備指紋、地理位置等進行虛擬機識別、代理識別以及行爲識別。
    下面是一些基於通訊錄詳單制定的一些反欺詐規則。更多關於反欺詐的內容可以參看之前的文章。

策略分析

  貸前貸中環節的監控主要是監控運營類和風險類兩類指標。運營類指標如客戶數量、環節轉化率、放款額;風險類指標有業務指標(Vintage、首逾率)、策略表現(命中率)以及用戶行爲特徵統計等。
業務監控
  主要是監控關鍵業務指標及其變化趨勢,比如申請量、通過率、轉化率等,目的是及時發現申請異常,做好及時防範。指標的劃分維度有時間粒度、地域、渠道等,需要設定預警。比如轉化率突然升高,可能意味着營銷事件的發生或者欺詐等。
策略監控
  主要是對風控策略的通過率、命中率等進行監控。及時發現風控策略的異常表現,預防未知風險。
用戶監控
  一是通過埋點監控用戶的行爲指標,如頁面停留時間等,防止機器操作等惡意欺詐行爲;二是通過後臺獲取用戶的各類屬性,如設備指紋等,制定反欺詐規則,防範團伙作案、集中申請等風險。

策略優化

策略優化的目的可以從兩個思路出發:

  1. 提升通過率,同時保持目標壞賬率;
  2. 保持目標通過率,同時降低壞賬率。

  常用到的指標有K-S曲線、Lift Chart、ROC曲線。
  優化策略常用的方法有Swap Set Analysis。又叫作換入換出分析或者交換集分析。不僅可以用於策略的優化也可以用於模型的優化。
  首先,需要基於測試數據對比、分析新舊策略。

  換入的爲原策略拒絕,新策略通過的,有480個;
  換出的爲原策略通過,新策略拒絕的,有210個。這兩部分客羣是需要重點關注的。再計算各個客羣的壞賬率。

  然後對比新舊策略的通過率和壞賬率,可以看到通過率升高15.5%,壞賬率降低2.4%。換入換出分析的目的就是拿好人交換壞人,最後通過AB測試決定是否參與決策。

【作者】:Labryant
【原創公衆號】:風控獵人
【簡介】:某創業公司策略分析師,積極上進,努力提升。乾坤未定,你我都是黑馬。
【轉載說明】:轉載請說明出處,謝謝合作!~

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