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        伴隨我國宏觀經濟形勢、行業格局等外部環境的不斷變化,國內的金融市場競爭已經進入客戶精細化運營能力比拼的新階段。尤其在金融數字化轉型加速推進下,如何做好客戶分群、更精準判斷客戶風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在構建自營業務和自主風控能力方面的一大挑戰。

        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監控優化的工作。在他看來,額度是決定信貸業務盈利能力的關鍵組成部分,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。

        據了解,馬斌斌在互聯網金融、金融科技領域已深耕長達15年,此前曾任宜信風險管理總監、中望金服高級副總裁/CRO、聯動數科高級副總裁/CRO,有著從0到1的全面風險管理、產品設計等實戰操盤經驗。他提到,在AI策略及建模領域,融慧金科覆蓋了目前行業通用的以及世界領先的機器學習算法和建模技術,具備根據不同場景運用不同算法的豐富經驗,可以有效保證策略模型效果達到最優。

        作為金融科技領域的領跑者,融慧金科在多個細分領域持續發力,特別是在風險咨詢方面,已在眾多銀行、消金等持牌金融機構實現深入布局,在模型風險管理和風險策略設計等方面也已取得一系列突破,受到眾多合作機構的青睞。“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、對業務的深刻理解和深耕,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,信貸領域的客戶首要關注的就是貸款額度”,在馬斌斌看來,貸款類型可劃分為三類:一是抵質押類,其主要看資產價值,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;三是信用卡或是現金分期,此類相對復雜,需要根據不同的客戶價值去匹配或調優相應的額度。

        “尤其現在很多金融機構會把消費分期、信用卡、現金分期等進行組合為客戶提供一整套的金融服務,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衡量客戶的實際需求;二是從風險角度,精準評估客戶是否存在欺詐風險、信用風險等;三是從收入或資產角度,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來說,額度授予的一大難點就是需要有大量的數據進行評估驗證。除了征信數據、機構內部數據外,具有高可信度優勢的外部數據也發揮著至關重要的作用。“而這恰恰也是融慧金科的強項所在”,據馬斌斌介紹,融慧金科在AI算法、底層數據挖掘、大數據建模領域有著豐富的實操和咨詢經驗,比如基于行為大數據的財富指數、基于保險大數據的資產指數等,能夠全面助力機構實現對客戶收入或資產水平的精準評估。

        “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,在不同的經濟形勢下,最佳的額度分配是不同的,否則將很容易出現問題。”他進一步強調稱。

        額度策略,如何做到“收益最大化”?

        差異化的額度策略,也是未來在信貸領域非常重要的一個核心競爭力。馬斌斌表示,不同銀行的戰略規劃、發展階段、業務模式、客群構成、風險偏好往往呈現差異,策略制定需深度結合銀行的業務發展特點與實際數據表現進行設計,緊貼銀行業務發展實際需求,才能達到最優效果。

        “策略咨詢也是融慧咨詢的核心業務之一,我們在服務眾多銀行等持牌金融機構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:

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

        第二種是多風險維度矩陣核額方法。在客戶風險因素基礎上,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,再結合每個細分客群的系數等級認定最終額度。“舉例來說,對于低風險客群,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(風險水平、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,需要結合實際業務和專家經驗綜合判斷,來制定額度策略模型。”馬斌斌進一步指出,我們也可以通過數據建模更科學地進行額度授予,其核心是以最大收益為目標,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,相減最大的點對應的額度就是最優額度,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”,馬斌斌提到,比如用額度來預測利息收入或風險成本的均是大模型,大模型里又有小模型疊加,非常復雜,互相迭代的模型很難在系統里搭建和管理,且每次更新都需要6到12個月的時間;同時,回歸模型只假設了線性的關系,無法抓住非線性的關系,一定程度上限制了申請客戶的額度授予準確性。

        而KNN算法在額度模型中的應用,就可以很好地解決上述模型中存在的挑戰。“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;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標簽和無Y標簽兩部分建模,然后根據指標通盤考慮模型效果(如區分度、準確性、穩定性等);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;對于模型應用,則可通過決策樹實現客層差異化,對風險較低的用戶設計高額度低定價,吸引客戶用信;對中高風險客戶設計低額度高定價,滿足收益大于風險的原則。

        “事實上,上述提到的這些額度策略方法都有各自的優劣勢,具有模型效果及復雜程度逐步提升,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可從準確度和可解釋性兩方面需求綜合衡量,找到適合自己現階段發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”。

        在新的監管形勢下,對于銀行等持牌金融機構來說,從非自營業務向自營業務、自主風控能力建設的數字化轉型中,額度策略也是需要不斷動態調整的,“這不僅僅是為了業務增長,更為了在利率上限、監管趨嚴的大環境中,合規、健康、穩健地走得更遠”,在馬斌斌看來,實際上不僅僅是額度策略,可能還有些機構也不知道反欺詐策略、模型管理等應該怎么調整,方法論是什么,也有部分機構可能有了具體方向,但還沒有形成落到實際業務中的能力,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打造了多個“深度賦能”標桿案例,品牌不斷升級,用馬斌斌的話說,“融慧金科已經完成了百米賽跑的起跑階段”。隨著更多優秀的科技人才加入,融慧金科無論是在新技術的掌握上,還是在咨詢業務模式上都將不斷實現質的飛躍,“希望在不久的將來,當金融機構遇到任何一個業務痛點時,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。

《電鰻快報》