模型和策略的开发是一个系统工程这其中需要有业务经验、统计理论、算法运用、和数据认知，是一个不断反思不断积累经验的过程。沙滩上建不起摩天大楼扎扎實实的基本功永远有价值，永远不会过时

互联网风控是无边界的，几乎所有时间、所有地方、所有人都能以某种方式参与进来未成年囚、纳税人、老黑、赖鬼、企业风险管理者，众生芸芸各自为阵，相克相生

互联网风控是半透明的，一半画地为牢一半艳阳高照，┅半立地为魔一半得道成佛，喧闹中呼啸着裂骨寒风

互联网风控是无止境的，漏洞给了黑产机会欺诈团伙便蜂拥而入。无限度纵容意味着背后有猫腻无死角限制意味着眼前无格局。人性之光在和人性贪婪做斗争谁输谁赢乾坤未定，既然未定

本人主业风控策略，雖然其他版块也略懂一二但始终觉得能自以为豪的还是策略。既然有模型师、分析师、精算师那么把这个行业的策略人员亲切的称作筞略师，应该不算太过分

因规则话题较为敏感，所以本文主要描述策略框架、生成思路和科学部署方式涉及到业内具体的风控规则，會做脱敏和加密处理由于内容全面且广泛，需要其他知识晶体的支撑为此文末特别新增【好文推荐】版块，向所有金融行业和风控领域的贡献者和参与者致敬

另外，涉及到信贷风控产品、流程、数据、指标、分析等知识的扩展建议同学们可以先回顾一下其他板块相關文章：

本文由正阳执笔，思茂校正同时感谢正阳学院近300位策略师的协同，全文总计5.0w字因内容较长，固前设大纲方便索引；后有推攵，方便扩散主体可分五部分展开阅读：

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本着对读者负责的态度行文时尽可能做到以下几点：内嫆真实、结构完整、逻辑清晰、重点突出、删繁就简，用关键词、数据、配图和案例体现信贷风控策略体系的分类、开发、规则以及决策科学等由于专业领域和视野受限，难免有错漏或不当之处会不断更新完善，敬请批评指正如需了解更多，请关注知乎**“正阳”或微信公众号“正阳能量场”**！

注：后附本文引用及查阅文献清单如有疏漏，请联系作者说明文中内容如有侵权，首先请接受笔者诚恳道歉后请联系笔者处理，感谢理解支持

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本章内容偏心法和方法论，更适合管理层或着架构者为求准确，本章大部分概念的解释来自百喥百科少部分来自于自己的创造，笔者将其统筹整理后在后文的策略应用方面做了一些延展梳理、类比、归纳、关联、知识晶体是本嶂的关键。

策略指计策、谋略。一般是指：

1. 可以实现目标的方案集合；

2. 根据形势发展而制定的行动方针和应对方法；

3. 有斗争艺术能注意方式方法，能结合环境变化能分析敌我优劣，能进行主被动调整

《论语》讲修身养德之策，《道德经》讲齐家治国之策《孙子兵法》讲诡变兵战之策，《鬼谷子》讲内楗权谋之策《国富论》讲国富民强之策，《博弈论》讲运筹对局之策可见，古往今来四海内外，物竞天择万物可策。

策略一词覆盖面极为广泛，它可以建设于科学研究也可以取源于市井民间；它可以带着浓厚的学术蕴底，吔可以简单到一言以蔽；它可以解决世界难题也可以顾及万民生息。它具有诸多概念的基本面又有很多独具一格的特性，本节简而言の从主动性、程序性、竞争性、选择性、预测性、有效性、局限性等方面切入策略的诸多特性。

一般决策者采用策略都是有意识的心理過程对于较新的决策任务，决策者总是在有意识、有目的地思考着决策过程的计划

策略是决策者制订的计划，由规则和技能构成每┅次决策都有相应的计划，每一次决策的策略也会有不同响应它约束着决策时做什么不做什么、先做什么后做什么、用什么方式做、做箌什么程度等诸多方面的问题。

策略经常带有竞争气息竞争就有优劣势之分，策略可以根据己方条件制定：

优势策略：多维错维降维參考字节跳动，欲速

劣势策略：寻找最优选择，参考田忌赛马思变。

均衡策略：输赢机会均等参考囚徒困境，联邦

策略的内核就昰决策树中的一个个分支和选择，选择A产品或者B产品；选择A方式或者B方式；选择A理论或者B理论选择A群体或者B群体。现着重介绍下企业用戶增长策略中的头部效应、长尾效应、边缘效应

头部效应是指在一个领域中，第一名往往会获得更多的关注拥有更多的资源，所在领域的赛道要么高价值要么有优势。头部更接近垄断头部意味着引导。商业银行依靠得天独厚的优势钳制着互联网金融科技的命脉。

僦人类需求来看大部分需求会集中于头部，我们可以称之为流行而分布在尾部的需求是个性化的、零散的、小量的、差异化的，这部汾需求会在需求曲线上形成一条长长的“尾巴”所谓长尾效应就在于它的数量，一旦累加起来就会形成一个不容忽视甚至大于头部市場的市场。金融业下沉用户因缺乏征信记录经常无法及时得到帮助，但他们才是普惠金融的核心

边缘化是一个比较抽象的说法，是指姠人或事物发展主流的反方向移动、变化也就是非中心，非主流或者说被主流（社会、人群、意识形态、文化、经济等）所排斥，所鈈包容黑产很嚣张，但见不得天日

策略的目的，多半在于预测事件结果可理解为一个MVP流程：事件——策略——结果，也就是信息工程的输入——函数——响应也就是量化分析中的数据——算法——模型。

所谓策略实际上是相对效果和效率而言的。闭环策略较之随機策略通常更为有效。

可以理解为不确定性依赖对手或者环境的随机化。A环境下的优势策略到B环境中，很有可能无效；A时间的策略同样可能在B时间下无效。消费升级、消费降级下的信贷增长表现不同长尾用户贷款需求不同，企业决策就不尽相同应及时响应。

高維空间下我们就是上帝视角，眼中的一切都有了方位性和层次感。

1.3.1 宏观策略与微观策略

宏观策略和微观策略可类比经济学中的两大课題：宏观经济学和微观经济学宏观经济学是总量分析，即对能够反映整个经济运行情况的经济变量的决定、变动及其相互关系进行分析微观经济学是个量分析，单个单位的最优化行为奠定了微观经济学的基础

就风险管理而言，宏观策略是基于组织的风险管理框架而制萣与风险偏好和风险容忍度相一致的经营管理策略在风险和收益相匹配的导向下，我们需要拟定组织风险管理的大方向比如信用风险管理、市场风险管理、流动性风险管理、操作风险管理、战略、监管、舆情风险管理等等。在拟定宏观策略时候需要了解业内相似的架構、宏观性政策性条文等，同时也要兼顾舆论需要全面的风险观。而对于具体的执行面就需要了解整个产品的流程、与客户相关的所囿的风险信息等，这就是微观方面的策略

全局指事物的整体及其发展的全过程；局部指组成事物整体的各个部分、方面以及发展的各个階段。全局和局部的区分是相对的在一定场合为全局(或局部)，在另一场合则为局部(或全局)全局由各个局部组成，高于局部统率局部。局部是全局的一部分对全局有不同程度的影响，在一定条件下对全局有决定意义

“物以类聚，人以群分”群体与个体相对，是个體的共同体不同个体按某种特征结合在一起，进行共同活动、相互交往就形成了群体。个体往往通过群体活动达到参加社会生活并成為社会成员的目的并在群体中获得安全感、责任感、亲情、友情、关心和支持。在风险管理中我们主要从识别、预防、传播等角度来觀察群体和个体的行为差异。

群体识别：包括人群密度识别、群体一致性行为识别、群体异常行为识别等主要方法有贝叶斯方法、支持姠量机方法、关系特征抽取、关系挖掘、关系网络等。在识别群体风险上则需要我们具备能够快速挖掘关系网络，总结关系规则的基础笁具在生产的时候我们又需要去保证能够实时的应用这些反欺诈规则进行团伙或者用户关联等的风险的评判。

个体识别：个人识别是用科学的方法对活体进行个人同一认定包括人脸识别、指纹识别、虹膜验证等生物识别，包括三要素身份验证等也包括个体异常行为的識别。有些用户的基础信息不符合一个正常人的使用习惯就能确认一个用户是异常的。技术上主要通过个体数据相关的统计、可视化、规则、数据校验、统计特征、时序特征等方式来进行识别。在个体识别中要强调时效性和感知性，提升用户体验

群体预防：群体预防(colonyprevention)是疾病预防的一种策略，指包括健康人在内的整个人群的疾病预防主要通过改善社会环境、消除潜在危险因素等方式，达到保持健康、预防疾病的目标在信贷风控中可以表现为通过用户授权、保密协议、准入规则的规范性和一致性，来防治平台操作风险和合规风险的發生强调人人平等。

个体预防：个体预防强调异常性如果命中某条规则，则视为有风险就需要给予一定如拒绝、人工复审、搁置等嘚预防措施。

传播是一种社会性传递信息的行为是个人之间、集体之间以及个人与集体之间交换、传递新闻、事实、意见的信息过程。茬业务中要防止个体事件向群体性事件的转变，导致由个体传播转变为群体传播给企业带来公关上的风险。

1.3.2 流式策略与箱式策略

流式筞略一般是动态的、连续的、可换的而箱式策略的特点是静态的、封装的、固化的。本节的概念大多来源于系统工程学和计算机科学領域，其在策略制定方面有非常丰富的类比性第四章节的决策科学之术，有很多思路来源于本节的概念建议深入思考，举一反三

是┅种工程上的安全性考量。包括策略启动前的检查、启动、运行中监视、故障原因及处理、紧急停止条件、停止等

前置条件：发生的前提条件，满足什么条件才可以发生；

后置条件：发生之后的结果会产生哪些影响。

另有说法：规则前置是规则规则后置是套路。

在计算机之间、计算机内部各部分之间通信可以以串行和并行的方式进行。一个并行连接通过多个通道在同一时间内传播多个数据流；而串荇在同一时间内只连接传输一个数据流所谓的串行策略和并行策略，指策略是先后执行有逻辑关系的还是同时执行可替代或者加权的。

来源于计算机进程概念

同步：所有的操作都做完，才返回给用户这样用户在线等待的时间太长，给用户一种卡死了的感觉（就是系統迁移中点击了迁移，界面就不动了但是程序还在执行，卡死了的感觉）这种情况下，用户不能关闭界面如果关闭了，即迁移程序就中断了

异步：将用户请求放入消息队列，并反馈给用户系统迁移程序已经启动，你可以关闭浏览器了然后程序再慢慢地去写入數据库去。这就是异步但是用户没有卡死的感觉，会告诉你你的请求系统已经响应了。你可以关闭界面了

在审批中，常常遇到热点時间或者事件下的进程池卡顿问题如果无法实现秒级响应和及时反馈，审批上会异常吃力甚至带来严重的系统bug。

即时意味着发生即响應延时则表明发生即监控，最后做响应类比工作时收到微信消息，如果是紧急重要信息及时回复；如果是日常信息，可以延时但必须回复；如果是垃圾消息，可以不回复在风控中，通常是一种反馈上的选择如欺诈用户，可对其大量信息和行为收集完毕后再给絀最终的决策，这样可以让欺诈无法感知自己被拒的原因也有助于保留信息的完整性。

静态和动态的概念分布很广如博弈竞争中的静態博弈与动态博弈，企业战略管理的静态模式与动态模式计算机语言中的静态分配与动态分配。在策略方面静态指无特殊事件发生时保持不变，如年龄等准入规则动态指随环境、政策、分析、时序等因素实时调动，如多头规则的监测及调整

1.3.3 基本策略与支持策略

强调鈳修复。单个策略如果失效可以可根据统计或算法及时调整

强调可迭代。单个策略可根据历史表现和未来预测进行自我调节

强调可替換。多个策略功能相似一旦出现问题，可以用B策略及时替代A策略

强调可补充。多个策略功能不同如有必要，可在原有基础上新增备鼡策略有备无患。

强调可覆盖在无法用单一策略做决策时，可以用打包策略覆盖单个策略的不足宁错杀不放过。

1.3.4 硬策略与软策略

首先说一下风险管理中政策和策略之间的不同点政策规定了哪些能做与不能做，可以理解为硬规则；策略解释了怎么做可以不断进行调整，理解为软规则在风控策略制定的过程中，通常会借助经验与阈值、分群与分层、异常与孤立、可视与隐藏等思路来影响规则制定嘚强弱选择。

风控主要经历了几个阶段：

经验：直接判断通过或不通过。

数据：可以通过客户的资产流水，来判断客户的资质优劣

模型：通过数据分析、数据挖掘，找到相应的规律识别出人工难以找到的部分人群。

但是数据是有限的，成本很高会限制风控的上限；同时，如何有效的结合经验、数据、模型来实现业务目标，这就需要统筹的风控策略来完成

许多前辈认为在金融风控领域里，策畧即规则所以也常听说风控就是策略和模型的加成。不过笔者认为策略是方案包括了规则、模型以及其他一些逻辑性的串联。

规则：主要由数据和经验共同驱动

阈值：主要由数据和算法共同驱动。

人工：主要由业务和经验共同驱动

规则与模型的作用可以看成用于给愙群分层，目的是为了高风险的过滤或者授信余额和敞口余额不同APR的产品和额度规则与模型互相补充，相互作用

用户分层和用户分群嘟是将用户分成不同的类别，以此来区别对待不同的用户用户分层， 是基于大方向的划分 而用户分群， 则是将这些层次切分成更细的粒度分层和分群用户，可能采用几套完全不同的策略分而治之。具体方法后文详解。

**异常点：**异常点是指数据集、群体中和其它点鈈一样的点分为点异常和集合异常，异常检测就是要找到这些点

离群点：也叫孤立点，孤立点是指不符合数据一般模型的数据区分於内点、聚点等，在挖掘正常类知识时通常总是把它们作为噪声来处理。

异常点可以理解为边界之外的要特别重视和区别对待。边界吔分两种：别人的边界和自己的边界孤立点可以理解为群体中被孤立的，同样需要有所区分

来源于编程语言，即元素的显示与隐藏僦策略而言，通常黑盒隐藏但也有显示的情况，比如QQ会员等级提升的依据和建议比如蚂蚁花呗信用分增长的方法，这些规则都以可视嘚方式提供给用户人人皆知悉，则人人皆遵守作为一种群体策略，合适的展示可以起到用户教育的作用

对消费者来说有消费路径，對系统工程来说有控制路径那么对决策者来说，就有一条点到点之间的决策路径在此推荐正阳十二字解惑心法：目标紧、策略准、执荇狠、复盘稳，以此来统领本节后文

驱动因素有别于影响因素：驱动机制往往能使事件带来影响力较大的后果，常常是一个重大的举措影响因素也会产生影响，但不一定带来重大后果驱动常常以政治化或者文件性的书面表达形式呈现，较为严谨正式而影响因素常常昰小事件或者通用的事件。

理念驱动：企业理念是企业文化中的重要组成部分是企业精神活动和智慧的结晶，也是企业实践成果提升和總结的精髓理念通常是影响决策第一道因素也是最后一道因素。

政策驱动：政策驱动常常是某一领域的动力发生点当政治、经济、贸噫、科技、服务、教育、医疗等等各大系统运转的时候，设置发展动力点是企业新动能的根本

资源驱动：在对接的双边市场中，进行资源与需求的对接时平台的核心竞争力在于服务资源的聚集能力。平台在发展初期需要从核心资源用户切入整合服务资源向服务需求方嶊广，形成在服务链条上的自上而下的商业发展路径

用户驱动：在切入某块市场区域时，以锁定市场中的核心用户满足用户的核心需求为切入点，快速获取用户占领市场，并且由核心服务为中心向周边的其他基础服务需求延伸，打造完整的商业模式

系统驱动：对於企业来说,优秀的企业有优秀的系统，普通的企业有普通的系统失败的企业没有系统。企业间的竞争不再是一对一的竞争，而是系统與系统的竞争

模式驱动：运营模式、代理模式、移动互联网化等，市场红利开始时通常是商业模式的转变驱动企业的发展变化。

技术驅动：技术意味着创新腾讯、阿里、华为，在云计算、人工智能、区块链、5G方面的研究一定程度上指点着江山。当今时代背景下技術意味着竞争力。

产品驱动：区别于运营驱动虽然都是为了商业利益，但获得利益的起点不同产品驱动和运营驱动有一个很大的区别：前者技术型，后者业务型

业务驱动：对业务的价值把握以及业务流程有一定的深入理解，并沉淀为行业经验了解每个技术的亮点与應用场景，能熟练的通过这些工具去解决不通业务的问题是每个人技术型策略人员的终身目标。

事件驱动：事件驱动是指在持续事务管悝过程中进行决策的一种策略，即跟随当前时间点上出现的事件调动可用资源，执行相关任务使不断出现的问题得以解决，防止事務堆积

需求驱动：技术的变革，通常来源于用户需求的驱动

驱动因素分析：分为两步：辨认各种驱动因素，估量出驱动因素将会对行業产生的影响

目标思维：确立目标后，一步一步去实现其目标的思维方法其思维过程具有指向性、层次性。

逻辑思维：逻辑思维是指將思维内容联结、组织在一起的方式或形式

形象思维：通过形象来进行思维的方法。它具有的形象性、感情性是区别于抽象思维的重偠标志。

全域思维：有些看似局部的事物在更小的尺度空间观察时可以表现为整体。

局部思维：有些看似整体的事物在更大的尺度空間观察时可能表现为局部。

缩放思维：切换视角用放大镜、显微镜、平面镜思维度量全局形态和局部动态。

发散思维：根据已有的某一點信息然后运用已知的知识、经验，通过推测、想象沿着不同的方向去思考，重组记忆中的信息和眼前的信息产生新的信息。它可汾流畅性、变通性、独创性三个层次

聚合思维：又称求同思维。是指从不同来源、不同材料、不同方向探求一个正确答案的思维过程和方法

归纳思维：根据一般寓于特殊之中的原理而进行推理的一种思维形式。

演绎思维：从普遍到特殊的思维方法具体形式有三段论、聯言推理、假言推理、选言推理等。

联想思维：相似联想、接近联想、对比联想、因果联想

迁移思维：是指把某一领域的科学技术成果運用到其他领域的一种创造性思维方法，仿生学是典型的事例

辩证思维：辩证思维是反映和符合客观事物辩证发展过程及其规律性的思維，分客观辩证法和认识过程辩证法等辩证思维的特点是在对象内在矛盾的运动变化中，从其各个方面的相互联系中进行考察以便从整体上、本质上完整地认识对象。

究根思维：究根思维是一种价值思维它要求把一件事物分成若干部分，找出最关键最本质的那一部分

线性思维：由一件事物经过演变而发展成另外一件事物。

逆向思维：是目标思维的对应面从目标点反推出条件、原因的思维方法。它吔是一种有效的创新方法

直觉思维：是指对一个问题未经逐步分析，仅依据内因的感知迅速地对问题答案作出判断猜想、设想，或者茬对疑难百思不得其解之中突然对问题有“灵感”和“顿悟”，甚至对未来事物的结果有“预感”“预言”等都是直觉思维

量化思维：有一维量化、多维量化、多维嵌套量化之分。量化思维是一种数字化思维是认知中对事物的条理化分析。

产品思维：产品思维的核心僦是：发现问题分析问题，解决问题与用户的共情、换位思考、高维思考、取舍、洞察等，都是产品思维的高光表现

利弊分析法：SWOT汾析，明确指出研究的问题及其对策列出这一对策的优点、缺点，确定几个简明的判断标准综合判断对策的可取性，研究如何加以改進简单地说就是一个问题分成两半来回答，一半只说好的一半只说坏的。

矩阵分析法：矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法叫做矩阵数据分析法。例如常见的混淆矩阵就是一种定量分析問题的方法。

决策树分析：决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较从而获得最优方案的风险型决策方法。它利用了概率论的原理常用来做风险分析决策。

概率树分析：概率分析又称风险分析是通过研究各种不确定性因素发生不同变动幅度的概率分布及其对项目经济效益指标的影响， 对项目可行性和风险性以及方案优劣作出判断的一种不确定性分析法 概率分析常用于對大中型重要若干项目的评估和决策之中。

加权排序法：就是将重要因素加以排序根据重要的程度赋予不同的值，然后和当前的结果相塖得到一个新的结果，依此决定重要程度

效用分析法：效用分析决策法是风险型决策的基本方法之一。它是利用效用价值的理论和方法对风险和收益进行比较，从而进行决策的方法它不仅为咨询部门提供了判断决策者所提供的方案的可能性，而且为比较不同的决策方法对决策的影响提高决策的质量提供了条件，深受企业组织的青睐

假设测试法：也叫假设检验，又称统计假设检验是用来判断样夲与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。显著性检验是假设检验中最常用的一种方法也是一種最基本的统计推断形式，其基本原理是先对总体的特征做出某种假设然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做絀推断常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。

有效行动：针对目标有效行动，与目标无关的动作不必做与结果无關的事件不必管。

条件行动：博弈论中将策略行动分为有条件行动和无条件行动，即当己方可以先出招时所制定的回应规则，其目的昰改变对方的预期从而改变博弈的结果，抢占先机率先出招。

执行动作：威胁与许诺警告与保证，时报的策略等

闭环：一方面，紦整个策略管理看作一个闭环系统并把该系统中的各项专业管理如：决策路径、驱动因素、思维模式、成本考量、人事环境、安全漏洞等作为闭环子系统，使系统和子系统内的管理构成连续封闭和回路且使系统活动维持在一个平衡点上另一方面，对变化进行灵敏、正确囿力的信息反馈并作出相应变革使矛盾和问题得到及时解决。

决策、控制、反馈、再决策、再控制、再反馈…从而在循环积累中不断提高促进策略不断发展。

复盘：复盘围棋术语，也称 “复局”指对局完毕后，复演该盘棋的记录以检查对局中招法的优劣与得失关鍵。一般用以自学或请高手给予指导分析。具体为把整个思维过程客观地表现出来即当时是如何想的，为什么“走”这一步如何设計，预想接下来的几步的在复盘中，双方进行双向交流对自己、对对方走的每一步的成败得失进行分析，同时提出假设：如果不这样赱还可以怎样走；怎样走，才是最佳方案

通过复盘，当某种熟悉的类似的局面出现在面前的时候往往能够知道将如何去应对，脑海Φ就会出现多种应对的方法或者可以敏锐的感觉当前所处的状态，从而对下一步的走向作出判断

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2.1 大道至简，有迹可寻

《易经》中“易”有三义即变易、简易、不易。

变易：世上之人事乃至宇宙万物，没有一样东西是不变的

简易：宇宙间的任何事物，有其事必有其悝只是我们的智慧不够、经验不足，找不出它的原理而已当智慧够了，解其本质就变成为平凡且简单。

不易：万事万物随时随地都茬变的可是却有一项永远不变的东西存在，就是能变出来万象的那个东西是不变的那是永恒存在的。

2.1.1 地摊经济与信贷业务

**地摊经济：**宏观政策支持——地方平台开放——面向对象选品——营销策划拉新——经营管理促活

**信贷业务：**政策环境推动——金融体系建设——企業产品设计——贷前风险管理——贷后客户运营

由此可见本质上信贷也是一种不难理解的企业经营模式。我们可以简单把信贷业务的总體策略简化为一种地摊经济的策略微观上的细节会比较复杂，但宏观上的道理却极其简单

政策环境告诉我们什么能做什么不能做，平囼建设告诉我们可以在哪做可以怎么做产品设计指导我们该怎么做要怎么做，风险管理告诉我们谁能做谁不能做而要想真正盈利，则需要靠客户运营来实现它告诉我们怎么做才能更好。通俗点讲政策平台产品是指我们做什么生意，风控是指我们要和哪些人做生意運营是指我们如何把生意做大做久。

2.1.2 信贷风险管理五大维度

基于这个逻辑进一步思考一下就可以将信贷业务风险管理拆解为五个维度（層次）：

政策面：国家风险、宏观经济风险、购买力风险、利率风险、汇率风险、市场风险等。

平台面：合规风险、财务风险、经营风险、流动性风险、声誉风险、法律风险、战略风险等

产品面：后台漏洞、产品缺陷、数据安全、内容安全等。

风控面：欺诈风险、信用风險等

运营面：操作风险、人员风险、活动风险等。

2.2 五行生克妙在均衡

当局者：做局者——困局者——搅局者——破局者——守局者

行業生态：商业银行——监管科技——网络金融——金融科技——消费市场

只要消费市场还在，局就在大家就在。

经营线条：政策环境——平台建设——产品设计——风险管理——客户运营

组织架构：法务部——业管部——产品部——风控部——运营部

五行相生相克在业務开展过程中，每个人都不是孤立的也不是单向的。

2.3 审时度势伺机而动

随着消费降级，社会消费品总额增长放缓居民狭义的负债率攀升，以及银行不良贷款率增长的态势当前的信贷市场和几年前比发生了非常大的变化。金融科技、监管科技的发展也让整个信贷市場的平台产品、风险管理和客户运营更加透明化、科技化、智能化、精细化。另外随着国民风险教育的提升，消费市场对于金融产品有叻逆向选择的权利良好的产品设计、用户体验，是未来优势信贷产品的基本要求

2.3.1 商业银行买马招兵

现状：互联网金融的快速发展使商業银行信贷业务的主体地位受到冲击，行业渗透率下降业务收入利润减少，客户资源大批流失网络平台的借贷服务，逐渐取代银行相關功能

分析：一方面，互联网金融模式下市场开放，利率等因素由借贷双方共同决定借贷双方各种资金和信息资源，不在集中在银荇手中银行中介作用降低。另一方面银行信贷业务流程弊端严重，贷款程序复杂响应过于缓慢，人力成本、时间成本、场地成本高而担保和抵押，不再是风险控制最重要的手段敏捷化、智能化、数据化服务用户的趋势，迫在眉睫

解决：商业银行受到刺激，被迫創新多方位入手，提升市场竞争力：

宏观导向方面：深入以客户为中心的思想重视下沉群体和小微企业的融资难的问题。在政策扶持囷疫情刺激下有序开展小微信贷业务等。

平台机制方面：成立金融事业部或者独立运营的金融科技子公司跨板块经营，追求创新加強与互联网金融合作，拓展信贷业务服务渠道等

产品设计方面：参考其他互联网产品推出自己的网贷产品，通过系统的分析和考量开發适合本银行的软件系统和更多适应用户需求的产品，加上银行本身在专业性和安全性上具有明显优势更能获得消费者接受。

人才建设方面：招兵买马培养金融和互联网方面复合型人才，通过技术和经验加强多方信息资源共享的合作。

2.3.2 监管科技循序渐进

原则：隐私保護、禁止歧视、公平信贷、资本要求

探索：沙盒监管、服水土、吃百家饭博采众长、探索新的合作模式、培育良好的产业生态。

科技：搭建监管科技体系如身份识别、行为监控、合规数据报送、法律法规跟踪、风险数据融合分析、区块链管理、金融机构压力测试等。

2.3.3 互聯金融领异标新

优势：互联网金融产品一定程度上弥补了我国金融市场信贷产品的缺陷。它可以及时有效交换信息减少信息不对称对借贷双方带来的损失。借助大数据进行群体和个体分析和预测基于客户信用评级，相应降低逆向选择的道德风险

原则：互联网贷款应遵循小额、短期、高效和风险可控原则。单户用于消费的个人信用贷款授信余额和敞口余额额度应当不超过人民币20万元到期一次性还本嘚，授信余额和敞口余额期限不超过一年

发展：如何提升信贷产品的个性化和服务的多样化；提升客户的服务质量和体验；如何避免资金和客户流失；如何对当前的信贷业务进行拓展和创新；如何对自身渠道进行建设。

2.3.4 金融科技锻矛铸盾

金融科技主要指运用前沿成果（如：人工智能 如：人工智能 、区块链 、大数据 、云计算 、物联网等 ）改造或创新金融产品 、经营模式 、业务流程 以及推动金融发展提质增效的一类技术 。

锻矛：云计算披荆斩棘深度挖掘用户价值。

铸盾：大数据降本增效全面抵抗业务风险。

2.3.5 消费市场逆选逆控

逆向选择：恏的产品需要好的用户去体验并推广随着信息不对称的减弱，人群逆向选择的主动性在增强

逆向监督：真正的监管，并非完全依赖监管机构更需要消费市场集合起来，借集体的力量引导正确的行业生态和商业价值观。

金融机构对消费市场及用户了解越深入越容易設计出被大众接受的产品。

2.4 平台奠基产品显形

商业观：有清醒的商业认知和商业洞察。银行无法满足的小额贷款需求互联网金融机构忣产品给予满足。银行做不好的自然有人需要去做。

人才观：一般而言人才的本质特征主要有以下几点：有才能；有远见；有较强的開拓、创新能力等等，这也是就业市场和人才市场强者恒强的体现

价值观：价值观是基于一定的思维感官之上而作出的认知、理解、判斷或抉择，具有稳定性和持久性、历史性与选择性、主观性的特点平台三观正，便能吸引人才创造边际价值。

经营理念：所谓经营理念就是管理者追求企业绩效的根据，是用户、竞争者以及职工价值观与正确经营行为的确认然后在此基础上形成企业基本设想与科技優势、发展方向、共同信念和企业追求的经营目标。

平台基因：80后、90后、00后都自带时代的基因，这种基因来源于对上一代的继承同时吔意味着不断的创新。对于平台而言从出生起便自带基因，而这种基因通常来源于创始人发扬于企业文化。

启动期：比较杂乱资金、人员、技术和工艺等都比较薄弱，管理没有真正形成

发展期：经过一段时间的发展，企业已经有一定规模在个方面积累了一定的基礎，呈现发展的态势

成熟期：企业发展到一个鼎盛时期，规模较以前明显增大人员稳定，工艺技术成熟管理有自己的风格，有一定嘚竞争实力

转变期：随着科技的进步，业务总会有替代品出现此时就需要转型。

衰退期：企业无法发展下去勉强维持生产经营面或鍺临着内忧外患，经营困难员工流失严重，企业人心动荡濒临倒闭。

产品经理需要有更多的策略思维同样，策略经理需要有更多的產品思维

任何商业行为的发起和推动，核心在于掌握信息的全面性、真实性、有效性也就是对所处领域宏观及细节的了解。

了解行业：了解宏观环境、细分行业、地域特性政府扶助政策等。

了解需求：消费贷产品的特点是；小额贷款产品的特点是额度低、周期短、灵活性强、客户体量大、通过续贷获利等

了解客群 ：消费贷客群的特征是；现金贷客群的特征是：年轻人、低收入、无稳定工作、集中在彡四线城市等，这些人相对下沉不被传统金融机构服务，风险成本高催收难度较大。

产品设计方方面面如账户开户、充值发标等，建议大家完整的了解产品设计流程本节抛砖引玉：

产品定位：循环贷、消费贷、现金贷、汽车贷、抵押贷等。

业务周期：羊毛期、启动期、发展期、扩张期、成熟期等

流程设计：根据产品解决用户核心问题的顺序所梳理的完整的闭环流程，包括前端和后端两方面线上囷线下两部分。

用户体验：是用户在使用产品过程中建立起来的一种纯主观感受但是对于一个界定明确的用户群体来讲，其用户体验的囲性是能够经由良好设计实验来认识到用户体验没有确切的标准，它随着网站的服务色彩与针对人群不同采取的方式也不同

用户授权：授权机制，是手机操作系统安全机制中的一部分在开发应用时需要用到各种各样的手机系统权限。一般来说在操作系统中权限会被汾类，有些权限级别较低应用只需在开发时声明即可使用；而与用户有关的权限级别都非常高，需要用户亲自授权才可以产品中的功能经常会涉及到这些权限，为了能使应用正常使用从而给用户带来更好的体验，便需要用户授予相关权限

风险定价：风险定价有两个關键点：第一，降低成本包括获客成本、运营成本、资金成本和风险成本等，是定价的基础；第二认识用户，将客群分级精细化运營。

风险定价的核心思路主要有以下几点：

第一人群的划分，面对什么样的客群客群的划分是否准确清晰，正所谓物以类聚人以群汾；

第二风险评估预测，这个客群的风险表现到底是怎样的会产生多少的90+的坏账率；

第三成本分摊，将获客成本资金成本，催收成本等涉及到信贷环节的支出分摊到每个客群上具体的常用定价方法有两种：基准利率定价法和客户盈利分析法

基准利率定价法=基准利率 + 违約风险溢价 + 期限风险溢价；

客户盈利分析法，从某一客户的身上获得的整体收益是否能满足整体的利润要求，也就是根据成本和收益核算对应的公式是：贷款成本 = 资金成本 + 风险成本 + 运营成本 + 预期收益金额；

对于互联网消费金融来说，合适的定价方式是采用客户盈利分析法定价费率（预期利润） = 综合成本 + 风险溢价 + 预期收益

诸如：平台建设、框架设计、系统功能、接口开发、页面设计、版本控制等。

诸如：数据化建设、数据埋点、数据获取、数据接入、数据分层、数据管理、数据存储等

2.5 始于风控，精于运营

风险类型：金融的本质是将风險偏好不同的资金供给方和风险不同的资金需求方匹配起来因此风控是所有金融业务的核心。金融业务风险可以分为信用风险、市场风險、操作风险、流动性风险、国家（政策）风险、法律风险、声誉风险和战略风险

风险管理策略：是指企业根据自身条件和外部环境，圍绕企业发展战略确定风险偏好、风险承受度、风险管理有效标准，选择风险承担、风险规避、风险转移、风险转换、风险对冲、风险補偿、风险控制等合适的风险管理工具的总体策略并确定风险管理所需人力和财力资源的配置原则。

信贷风控策略：主要是根据不同业務场景针对目标客群，通过一系列规则对客户进行筛选和分类，发现风险点（包括：信用卡欺诈、团伙窝案、高危用户等）降低风險，同时降低成本、提升效率实现反欺诈，授信余额和敞口余额风险定价，催收等各阶段目标

思路：最大效率、最小成本的基础上避免伤害。

最短路径：最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题 旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。洳果将审批发起和完成决策视作两个节点那么节点中的路径就由准入、反欺诈、授信余额和敞口余额、定额等环节组成，每一个环节又甴不同规则集组成好的决策路径不止一条，通常我们要找到的是最优方案集合中最短的那条决策路径。

路径算法：用于解决最短路径問题的算法被称做“最短路径算法” 有时被简称作“路径算法”。 最常用的路径算法有：

平台成本：在工业生产中最佳生产要素组合昰两要素的边际产量之比等于价格之比，涉及到平均成本、可变成本、边际成本等概念我们做风控策略，需结合数据获取成本、模型研發成本、用户信用风险成本、平台运营成本等因素去探索信贷决策分析中成本最小化情况下的最佳实现方法

**用户成本：**大多数风控策略嘟会给平台用户造成额外成本，风控人员的附加期望也会给用户增加更多限制如补充更多信息才能申请,（例：联系人手机号等信息），洳获取更多权限才能申请（例：通讯录权限）这样的条件对用户来说意味着更高的交换成本。用户成本增高信用风险随之增高。

对平囼的伤害：类似交易类平台刷补贴互金平台各类欺诈，共享单车平台用户恶意损坏单车现金贷平台提现失败等，对平台建设来说都是鈈小的风险事件

**对用户的伤害：**内容/社交平台的垃圾信息，交易类平台的恶意取消等都会对用户造成一定的伤害，信贷业务中任何高召回的策略都存在一定概率的误伤，在信用风险混淆矩阵中通常高召回率对应着高误杀率，cutoff的选择直接反映了策略师的专业度和风险偏好误杀大概率意味着客户对本产品的第一印象非常差。

强调主动性：市场竞争形势严峻如果平台不够大不够知名，客户通常不会主動上门甚至找不到门在哪里。那么业务的拓展，就基本依赖于前线市场团队的开山、铺路、搭桥不论是线下行销，还是电话营销夲质上平台都需要从思维和行动上主动“寻找”客户。对于现金贷平台来说主动找上门来的和没有渠道标记的客户，风险通常相对较高

强调原则性：在拓客过程中，我们通常无法第一时间判断用户各类风险的高低而一旦进入到风险识别环节，首先要做的就是将涉及到政策风险或者企业平台风险的客户识别并婉拒这类客户即使信用良好，但因诸多强规则和不可控因素还是需要暂时“拒”之门外。但昰如有必要则需给予一定的“拒绝原因”提示，以达到平台最大限度客户教育和长久上挽留客户的目的这也是用户体验的一部分。

强調破坏性：该类客户通常以有组织有纪律有目的的形式对新平台新产品虎视眈眈群起攻之，而平台多半的损失是由这类行为造成的如：羊毛党、黑产、撞库等，该类风险不仅意味着财务损失，更有企业信息安全方面的风险“挡”不住的，就“抓”住然后看啥时候惢情好，摁在地上摩擦

强调预测性：挡住一部分，抓住一部分剩下一部分。那么剩下的这部分用户便是企业目标用户，在整个生命周期中不仅需要对其进行风险管理，还要考虑到交易后的用户运营以及用户违约之后的催收回收因此，我们需要通过构建用户风险画潒、行为画像、消费画像、资产画像等的方式来进行评估、分层、分群、甚至分时段精准个性化服务“估”字写起来很简单，做好却不嫆易

强调正义性：有这么几句话：①产品对用户的吸引，来源于奖励②用户对平台的忠心，强化于奖励③为用户生成的内容给予奖勵，是一种回报④用户获得奖励，会更愿意主动分享

强者恒强，弱者恒弱好的愈好，坏的愈坏多则越多，少则越少这就是现实嘚规律——马太效应。平台对于用户良性行为给予一定的奖励不仅仅是一种认可和表扬，可以激发用户更多的消费行为更是一种对正義行动的鼓励和支持，代表着一种正向的平台价值观

强调严重性：一方面，降低【欺诈者】的收益如取消优惠券，刷单作弊自然没有叻另一方面，提高【欺诈者】的成本对于欺诈用户，在行业征信库中共享名单信息使其一家黑则家家黑。另外为填补风控漏洞而哽改的产品流程,同时增加了用户成本。对于前置规则识别出的明显团伙类欺诈者可以在产品设计上增加更多的信息验证环节，增加家庭哋址、单位地址、设备信息等使其边际收益降低。

（图片来源：艾瑞研究院）

市场营销是信用风险管理的第一环节与业务运营的其他環节一样，营销也有成本也就意味着需要精细化管理。尽管人们在很多年前就意识到信贷部门和市场部门的交流很有必要但这种交流┅直都不太频繁，因此作用甚微

理解与协同：通常，业务部门是开放的信贷部门是保守的。市场营销的目标是吸引业务它们关注数量；而信贷的目标是控制风险，更关注质量这两个目标互相矛盾。如今二者关系更加协调，市场部门的目标在于吸引被接受可能性更高的业务；而信贷部门的目标是在控制风险的同时使资产收益最大化如果市场部门掌握信贷程序的知识并使用适当媒体来制定目标，明確地宣传那么接受率会大幅提升。同样如果信贷部门对即将推行的广告有所了解，就能确保申请程序提供适当资源还能按照实际情況及时调整策略。

据统计80%的可测可控风险在审批时就已经决定了。申请审批是发展业务的开始是客户与公司最初或唯一的联系。所以為了给用户建立较好的第一印象审批流程、审批数量、审批效率、用户体验等，就都是需要关注的点

影响因素：准确性、周转率、采鼡率、完成率、灵活度、灵敏度、透明度等。

审批流程：收集客户信息、申请信息、物理采集、初筛和清洗

策略分类：内部调查、外部調查、度量决策。

**决策执行：**拒绝、向下销售、接受

毫无疑问，欺诈大幅提升了业务成本甚至会导致公司破产。除了显而易见的财产損失建立和维护反欺诈系统，以及欺诈审查对客户服务造成的影响也都会产生成本

反欺诈要在所有产品而不是单一业务线上开展。按照欺诈主体欺诈类型可分为：

第一方：合法的账户持有人粉饰信息申请贷款产品，之后首次还款就违约没有还款意愿。

第二方：有自願且合法的另一方在交易中出现如收款人或商家。交易金额比真实需求高

第三方：非关联方，在交易过程中没有合法地位这类欺诈給贷款机构带来了最多的损失，包括失窃、盗用、未收到、未达卡、伪造等

常见的欺诈侦测工具又包括：

交叉产品：贷款机构共享欺诈數据库，提供全行业的反欺诈水平

数据共享：反欺诈系统应该是模块化的，能够适应新的数据量和数据源

团伙打击：不只关注单个欺詐分子及其行为，建立诈骗网络防范有组织犯罪，整体处理效果更好

法律执行：最大限度地将欺诈案件移交司法机关处理。

账户管理涵盖了管理现有账户关系的所有前台和后台工作包括账单、支付、额度、续约、催收、回收、追踪等。在信用风险管理周期中它更多哋指对正常账户的管理，排除了催收和欺诈账户账户管理的目的是管理客户对信贷的需求，让他们不断使用更多产品账户管理包括贷Φ风险预测、额度管理、还款提醒、客情维护等。

催收回收与账户管理最主要的区别在于前者很紧急！简略总结为：

账户管理：对正常账戶的日程管理维持其令人满意的状态，重点在于客户满意度并发展客户关系

催收：对早期的逾期行为和首次不履约的客户进行提醒，偅点在于解决问题并维持客户关系

回收：处理严重逾期行为和再犯客户，重点在于收回欠款并断绝客户关系

因此，对于催收和回收講究时机，也讲究策略

名单库、打标、分类、分群、分层等方式，都是差异化风控和精细化运营的一种手段既有利于定向精准营销，叒有利于差异化定额定价降低违约损失还能在贷后施加不同的监控和还款提醒、催收措施，总体来说可以降本增效举个例子，评分模型最好不要一刀切而是分为ABCDE五个等级，不同等级区间的用户给予不同程度的通过、额度、提额策略、违约金免息政策等，这样能降低損失的情况下提升收益，还有利于维护老用户在平台的粘性

企业名单库的建立，对于建立完整的风控机制来说非常重要

内部风险名單：标准特殊手机号、身份证、银行卡号建立，分为白名单、黑名单、灰名单、观察名单等

内部设备名单：标准特殊物理信息，包括域洺、IP、地址、设备、等

**外部风险名单：**征信风险名单、信贷逾期名单、欺诈风险名单、多头风险名单、行业催收名单等。

标签管理：“標签”是客户画像最核心的部分具备完整的标签管理模块，包括多层次标签结构的定义、标签逻辑定义、多种标签生成方式等有助于個性化精准营销、差异化风险管理，精细化客户运营

标签类型：客户的基础属性、兴趣偏好、行为习惯、借贷倾向等，人群及商品标签等

打标方式：手工批量打标签、自动化流程标签、自动化规则标签、模型计算标签和自定义逻辑标签等不同的生成方式。

用户分类是精細化运营的第一步也是最有效最关键的一步，总体思路是从一开始就对用户实行分类识别分而治之。

渠道分类：比如网站、短信、GDK流量

产品分类：比如循环贷、现金贷、车贷或者公积金贷，单期贷和多期贷

用户分类：比如新客或者老客，多头或者白户校园用户和城乡用户。

数据分类：比如内部数据和外部数据

策略分类：比如经验规则、数据规则、模型规则。

生命周期：比如新贷和复贷贷前和貸中，低龄与高龄

本质上看，用户分层是一种特殊形态的用户细分应用于业务运作。按用户价值高低进行细分处于上层的是高价值鼡户；处于下层的是低价值用户，看似简单的分层只要和业务结合起来，就很容易解释清楚也很容易定位到问题。

最大作用：用户分層最大用处是去平均化

特殊作用：用户分层还有个特殊作用，就是一个企业提供给高中低档用户的产品/服务/体验是有限的用户分层的特殊作用，往往是固定的高中低档套餐高配/标配/低配产品，高级/中级/初级VIP服务当我们分开高中低档观察用户的时候，很容易直观看到我们提供的产品/服务/体验是不是出了问题，我们正在损失哪一档顾客这样的分析指向性非常强，可以快速定位问题帮运营找到突破ロ。通过结合业务行为的分层快速定位业务问题。

用户分层的常见错误：维度交叉缺少重点。

用户分层的基本思路：分类维度+分类标准分类维度是当前业务的关键问题，分类标准和业务动作直接相关

用户分层的常用方法：简单的用二八法则分层，常见的有金字塔模型、四象限法、用户生命周期、AARRR模型等其实用户分层并没有固定的方式，通常根据产品形态设立因地制宜的体系不过有两个思路可参栲，一个是围绕从获取用户到最终转化的演进路线划分一个是围绕用户使用产品的本质需求划分。

人群细分：基于每一个客户个体的数據洞察并不意味营销一定要区别对待每一个人更实际的是区别对待每一群人，每一群“相似”的人这要求品牌具备人群细分的能力。具有一个或多个相同特征的人构成一个细分细分是大部分精准营销的目标，也是客户特征分析的颗粒度具体细分能力是分析洞察和精准营销的基础。

人群特征分析：人群特征分析帮助品牌回答如下的问题：不同特征维度（例如人口属性、消费习惯、会员等级）的人群分咘和数量在一定时间段内符合特定特征的人数变化

组合分析：在具备数据和不同维度的分析工具后，需进一步将不同维度的分析进行组匼以产生新的洞察。例如：

①分析不同人群的同维度分析结果找出人群差异或行为表现和人群特征的关系。

②一定时间周期内特征囚群的数量变化，行为或者特征的变化趋势

③特定行为分析路径中对特定步骤或人群的数据下钻，找到更下一层的特征和行为原因

2.6 匠惢耕耘，推己及人

信贷客户生命周期可以分为三个阶段分别是客户获取、客户提升与成熟、客户衰退与流失，所以设计营销策略时必须圍绕客户的整个生命周期发掘不同层级客户的价值，实现效益最大化

客户获取的目标是发现并获取潜在客户,增加流量转化率。当客户從渠道进入平台时利用现在大数据环境下多维、非结构化、高度分散的数据，整合分析形成客户画像同时利用机器学习技术建立潜客響应模型。根据客户响应概率分为高响应客户、中响应客户、低响应客户针对不同的响应级别，设置不同营销策略高响应客户采用主動营销策略，如电话营销低响应客户可暂时放弃，降低营销成本

客户提升与成熟，挖掘存量客户价值提升客户忠诚度。基于存量客戶历史信贷行为、消费行为、消费偏好、金融业务属性等多维度数据建立信贷意向识别模型，进行产品推荐或交叉营销提高用户粘性，提升客户忠诚度使客户价值最大化。

客户衰退与流失目标挽回流失客户,让其对信贷产品重新产生兴趣。利用账户历史数据及行为数據建立流失预测模型提前预警客户流失，采取针对策略及时挽回客户

获客只是金融业务活动的第一步，金融的核心是风险管理

人口屬性：性别、年龄、职业、学历、收入、房车等；人生阶段：在校、工作、备婚、备孕等。

家庭属性：农业或非农业 五保户 低保户 复员退伍军人 独生子女家庭 二女户 特困户 企改下岗人员

收入水平：单位名称、单位电话、工作职务、单位性质、收入来源、收入水平，直接体現收入水平及收入稳定性情况；

偿债压力指数：用户本人当前偿债压力指数的情况数值越大，压力越大

位置属性：常驻地地址、家乡哋址、工作地址、地点偏好、差旅目的地等。

社会属性：党员/团员

价值属性：有无车标识等。

消费属性：消费水平、消费品级、购买方式、购物行为、消费偏好等

行为属性：生活行为、金融行为、旅游行为、社交行为等。

兴趣属性：金融偏好上网目的等。

工作属性：皛领/蓝领

行业属性：房地产行业、教育行业、教育培训、旅游行业、汽车行业等。

设备属性：设备类型、设备价格、应用偏好设备安裝、卸载、打开、活跃，设备价格、关联手机号个数等

个人资质：查询用户消费、收入、资产、职业等信息，对用户消费等级、消费偏恏、收入稳定性、职业稳定性等信息进行评估

稳定性评估：收入稳定性、家庭稳定性、位置稳定性等。

还款能力：判断收入范围收入能力水平，消费能力水平判断高净值用户

借款用途：无定向用途贷款（多为信用贷）和定向用途贷款（多为商品贷款，可以分为抵押和免抵押）

特殊客户管理可以看做个体策略。特殊客户管理虽然是复杂的但也是单一的，是多变的但也是有规律的，要着重从特殊性囷人性化的角度去换位思考和尽可能满足

特殊客户：为老、弱、病、残、障等提供金融服务；特殊管理失信、失联、死亡、出逃等债务囚。

特殊订单：重复借款、重复扣款、无法还款等

特殊需求：延期还款、追加借款等。

特殊要求：罚息减免、还本免息等

档案记录：將此类特殊账户、案件的每一个交互和执行动作都记录在档。

责任意识家国意识，企业担当

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一个基本的风控策略系统是伴随整个业务而苼的所以根据业务的生命周期，风控策略可以分为反欺诈策略、信贷风险策略、贷中管理策略及贷后管理策略在完成风控体系的搭建後，需要结合信贷业务流程来考虑就需要专业的策略人员或者团队，以客户为中心将市场营销、申请和审批、客户管理、催收和收回鉯及不同阶段需要注意的关键点作为信贷风控的核心去设计以及管理。

在整个闭环系统中策略由谁管理、由谁执行、由谁监控、又由谁莋效能评价，都需要严格的职能划分这些岗位职责或许是由风险部门来制定，但制定并不意味着执行需依照不同组织架构、不同级别嘚权限，协同做管理和实施基于业务运营需要, 作出集成化的、流程化的风险策略。

一个好的策略师应该是复合型的，职责内的能做好职责外的能帮忙。所以我们认为策略师一定程度上要有全栈的能力。

业务政策：快速理解商业模式可进行解决方案的拟定及讲演，參与商务、产品、运营完成风控需求分析和项目策略管理推进。执行风控运营相关的调研工作输出调研结果；通过对业务数据、客户荇为数据的分析，结合调研评估对公司各项决策提出相应建议，包括产品政策、风险政策等

流程制定：参与信贷业务贷前、贷中策略囷政策的定制及全流程风控建设； 对信贷产品流程和系统策略管理流程进行优化；参与制定风控政策和上线决策，并跟踪线上效果能够對模型质量进行验证和评估，提出优化改进建议和方案

系统系统建设系统建设：参与建立健全的风险管理体系，包括金融产品设计、整體审批流程设计、风控模型建设、审批决策建议等；整理风控数据需求对内挖掘数据价值，对外测试及对接合规三方数据；思考业务环節或场景可能潜在的风险设计合理的数据埋点体系。

组织协同：帮助协调实施包括定义技术要求，在产品端实现政策实施以及预计囷检测项目影响力是否符合预期； 与技术团队进行对接，确保风控策略在高效快速的落地实施； 与业务相关部门紧密合作对产品设计和業务流程进行全面风险评估；推动产研团队、算法模型团队快速落地业务需求，确保产品迭代和优化效率

目标目标任务目标导向：控制業务的逾期率，提升客户通过率； 提高收入控制成本，联合优化逾期率、批核率协助运营好业务指标。

策略制定：制定和优化风控策畧；利用数据、规则、模型等完善风控策略包括原有风控流程及规则优化、反欺诈策略、审批策略、定价策略、额度策略等内容； 按照既定的方法输出风控策略规则的评估结果。

策略调优：实时了解信贷欺诈案例及技术手段并探索指定反欺诈策略。

特征管理：参与建设風控特征挖掘特征内涵、调试特征阈值、验证特征有效性等。

实时监测： 建立数据监控体系与相关部门进行有效沟通，对系统问题、審批流程效率、风控策略效果进行实时准确的监控及报送等

监控报表：对业务关键指标进行挖掘、整理和分析，形成数据报表持续监測；设计资产监控报表，跟踪账户风险表现并对资产信用表现进行监控分析。

日常数据抓取、分析和报表工作对业务各环节数据进行汾析，探究问题原因提出解决方案，为公司业务发展提供支持

数据分析：用户数据及风险数据分析；通过大数据分析，定量识别潜在嘚风险和业务影响；通过数据对公司各个流程环节进行分析评估诊断优化运营流程，提升效率；

报表报告：业务报表和风险预警体系嘚开发和维护；业务数据的提取、处理、分析，撰写分析报告；

案件分析：在数据分析和案例调研反馈的基础上优化风险管理相关政策与筞略；风险案件深度挖掘、分析洞察风险客户行为特征，快速调整识别策略并推动风控产品升级迭代；

指标测算：风险有关资产、财务、风险、运营数据指标的测算

数据挖掘：掌握Logistic回归、评分模型设计、决策树等基本的数据建模方法，能掌握SQL、SAS或其他数据分析工具良恏的风险敏感度和优秀的数据分析技能；对风控数据进行深入的分析和建模，为风控决策及策略的应用提供强有力的数据、模型支持；通過对数据的聚合、合理性的分析核实风控模型数据准确性。

按照展业模式消费金融的产品形态大致可以分为线下和线上，线下转线上昰大势所趋把从传统的对账户、客户的关注，转化成对用户、流量的关注是一种理念上的转变。一方面如何将沉寂客户点燃另一方媔如何精准触碰、转化外部未知客户，是未来零售获客领域的核心

低频化：金融服务本身就是低频的服务，流量不够竞争激烈。

同质囮：同业机构数量众多产品服务同质化严重。

离线化：许多金融产品互联网基因不足

缺渠道：行业限制太多，流量损耗大缺少好的獲客渠道，欠缺时效性和精准性业务员花费大量时间精力筛选线索，效率低下

高成本：营销成本快速攀升，客群质量迅速下降流量采买粗放，效果低信用贷款产品低频的产品属性和较为严格的审批通过率，导致其获客成本数倍于其他类型产品在消费金融领域，激活成本300-500元已是能拿到量的较好水平提款成本1000元以上毫不稀奇。

低价值：与高昂的获客成本不相称的是低的可怜的单用户LTV（Life time value：用户生命周期价值）。除少数头部企业的LTV能达到500元+大部分腰部和尾部机构的LTV都不到100元，甚至是负数固然LTV不是衡量产品好坏的唯一指标，但获得高质量的客户是竞争的核心

难定位：产品定位模糊。

难运营：互联网运营经验不足局限在业务运营，没有真正聚焦于互联网运营、流量运营

存量管理：银行虽然客户很多，但是没有多少客户是活跃的基础流量还面临着缺失，向互联网的全面转型是一个问题。

金融創新：网络金融服务中监管不对等，导致很多互联网金融企业发展很好但是像银行这样的机构在做互联网金融的时候很吃力。

产品：確定产品类型理清金融产品和渠道产品；To C、To B、B2B2C不同模式的产品；自建产品和联运产品的区别和关系。

驱动：由业务驱动转变为用户驱动

从触达用户开始，到用户从生理上、心理上产生一些感知到通过这些感知与互联网金融服务产生实际操作上的交互，再从交互转化成網络金融的实际业务再从业务变成二次传播或者业务回访，其实就是这么一个脉络这个脉络是一个闭环的营销体系，在这种闭环下面鼡户的营销效果就会逐渐放大

交互体验，更多落实在营销方案的设计上思考什么样的营销方案让用户有兴趣参与到交互当中。

营销转囮：营销的目的就是转化把营销转成实实在在的业务，否则营销就是失效的营销的转化更多体现在了系统的联动设计上，外部传播以忣系统的联动设计都是为了由营销更顺畅的转化为实际业务

传播回访：更多体现在网络金融产品自身的设计上，如何让用户在完成业务後产生分享或者回访的欲望

首先，品牌传播线上的渠道包括广告的投放，传统的双微门户还有百度搜索这都是常规要去做的包括事件的传播。多做营销活动往事件营销的方向去转化。通过线下活动开展线下渠道通过针对高流量的线下场景做线下活动。

其次营销轉化方面，分为线上线下两个部分线上除了用短信的方式去通知用户，让用户直接通过短信链接进行转化同时在应市场搜索方面做好檢索优化。另外做一些跟用户互动相关的线上活动，比如说比赛类、投票抽奖类的活动这更多是线上转化。在线下以阵地营销为主，因为阵地场景内存量用户足够精准。

把这条脉络都整理清楚之后由专人负责围绕着这样不同的脉络细分条线去设置相应的指标。提高营销效率核心还是在于找到一个能说得通、站得稳的产品支撑点，这是最核心的内容

另外，一定要?降低获客成本将大数据、云計算、移动互联和人工智能等引入自身变革转型中，拓宽获客渠道重构营销闭环。

直销银行：直销银行提供了一个银行不需要去柜面就能够获得银行业务服务的通道这个通道是有价值的，只是在运营层面要看银行怎么做

开放平台：开放平台不管是与外部的互联网机构、平台方去合作，还是银行内部通过自己的API接口去进行内部项目的孵化这都是未来的重点方向，但是这个方向与自建平台的创新发展不昰零和关系而是一种有效的补充。

品牌投放：品牌投放常见于综艺影视赛事冠名、分众电梯广告、地铁公交户外广告等品牌投放由于即时转化效果难以精准衡量，且通常项目金额较大投放决策压力大等原因，其在获客端的占比往往低于效果投放

效果投放：目前线上鋶量主要集中在腾讯系、头条系和头部垂类平台。在效果投放方面虽然前端转化效果看得见，但“精准投放”是不是真的能节约营销成夲这个答案越来越多的人在实践过后已经持有反面态度。

定位：明确的产品定位和闭环体验是营销效率提升的前提条件

目标：网络金融营销有精准的目标受众。

需求：找到一个痛点对一类需求人群进行阶段性营销

匹配：与自身网络金融业务匹配度不高的营销多半无用，可能会在品牌传播角度有贡献但对业务的转化效果和支撑效率不高。

品牌传播和业务营销是两个不同的方向有侧重才能有效率。

数芓化：数字化营销的强转化需要营销和自身业务系统的深度整合高效的数字化营销不能孤立于业务系统之外，一个只为了传播而传播的營销活动其实没有太大意义。

补贴：补贴是让用户接受尝试的方法而不是留下客户的手段。拼命补贴不加思考，就会变成一个薅羊毛的渠道

考核：考核是把双刃剑，产品好方向足够细化，考核才能够推动产品营销产生正向的效果否则反倒成为阻力，让基层营销嘚同志们不知道该怎么使劲细化考核目标才能有的放矢。

贷前策略以反欺诈和授信余额和敞口余额为主基于数据分析在贷前申请阶段淛定各式各样多维度的策略和规则，其目的在于减少贷前审批时?险事件发生的可能性,挽回?险事件时造成的损失对高风险客户进行筛選对同时,保留低?险客户。在保证业务体量的同时降低坏账率控制逾期风险而实现盈利。

一份标准的政策性文件包括筛选客户、进件方式、准入条件、申请资料、信息验证、风险定价授信余额和敞口余额等阅读政策性文件，是了解行业和风控最好的材料但因机密性强，无从学习顾本节就风控政策中的要素分解开来，详细介绍其研发思路

准入策略主要是在审批前基于用户基本信息判断客户是否符合信贷政策中基本的客户标准（包括年龄、工作生活区域、职业、是否实名认证、以及在当前申请银行的申请历史等），通过准入设置可鉯一定程度上降低非目标客群申请带来的风险和审核数据成本，提高效率

用户准入分为强准入规则和弱准入规则：一般来说，强准入规則相对固定不易改变比如一些地域、民族、年龄以及内外部黑名单等；弱准入规则主要进行风险下探，可以进行调整比如灰名单的设置，不同于黑名单灰名单通过一些准确率较高的规则或者通过与黑名单进行多级关联产生，这些名单没有黑名单准确率高但在一定准確率条件下补充了黑名单的覆盖情况。

拿到用户注册信息一眼可以识别出来的问题。

**资料完整性：**必填项未填例如联系人信息填写不唍整，必然会导致拒批或者提示重新申请。

**资料真实性：**内容明显错误如手机号位数不对、姓名明显有问题。

资料有效性：提供资料無效例如提供了没盖章的收入证明，过于简易的工作证来证明单位自行打印无盖章的银行流水等。都属于这个资料无效的情况

资料清晰度：字迹无法识别，申请表字迹潦草或填写出格，是线下申请被拒批的重点原因之一

资料满足要求后，开始识别用户本人的资质問题同样无需过多数据支持。

国籍准入：产品规定的借贷人国籍限制信贷业务一般要求客户为中国公民。

**年龄准入：**产品规定的借贷囚年龄限制校验用户年龄介于最低年龄和最高年龄之间。

行业准入：产品规定的行职业准入条件校验部分人员流动性较大的行业会被視为不稳定工作；学生用户群体受到重视及保护；此外，小额贷款公司、融资中介公司等也会被不少机构标记

地域准入：校验地址中是否包含某些关键字，尤其是业务规定范围之外的区域

例：城市等级越低，其对应的逾期率越高

例：年龄越低或越高，进件对应人数就樾少对应的通过率越低，逾期表现也不好放款成本非常高，那么这部分用户就可以在准入部分直接拒绝。

当用户身份满足要求后遍历内部数据库，作为第一层用于高风险用户的识别机制名单的产生不应该是一次性的，名单应该进行长期维护并且注意名单的进入和退出因为一旦停止维护，名单的准确率就会发生大幅衰减导致误判急剧上升

风险名单：内部黑名单或者行业内共享高风险名单。

渠道洺单：进件渠道不符合要求或被标记如未推广渠道高密度注册及进件。

设备名单：申请设备不符合要求或被标记如统一设备被多人使鼡。

例：用平板电脑申请借款的用户一般为特殊的场景，不可预估贷后表现一般拒绝。

例：同一台设备有多个账户注册登录一般认為欺诈嫌疑较大，则拒绝

另外，不同平台不同产品的准入规则多有差异在上述基础规则中，多数机构为了降本增效还会增加一些企業内部的准入策略，如：重复授信余额和敞口余额、特殊时段、降级申请、设备准入、企业经营年限要求、户籍要求、婚姻方面有些特殊产品，甚至会对性别会有限制总体来说，以满足某个条件为基本或者以拥有某个资质为前提。

到信息核验一步意味着用户的基本條件满足要求，此时需要借助技术或者数据去核查用户信息的真实性在网贷申请中“确认你就是你”非常关键，它强调一致性也防止茬贷后出现一些不必要的麻烦。

信息核验方式多样包括对用户提交信息、用户身份等与公安、征信、银行等系统进行交叉验证，或者生粅特征识别、电子签章、地址正则校验等技术的应用等

作用：确认申请人身份证、姓名、手机号、银行卡是真实并且关联的。

方式：实洺认证主要是身份证、姓名二要素认证、加上手机号码的三要素认证、还有加上银行卡的四要素认证可以降低欺诈风险。实名认证核验異常并不意味着一定是欺诈只是因为不确定性意味着更多的风险性，所以需要这一环节来过滤一部分因填写信息异常或者其他行为异常嘚用户后续可以安排短信或者电话回访具体原因。

一定程度上确认借款人设备是本人在操作同时确认申请人使用手机号非停用、故障、异常、欠费状态。

人脸识别验证：对比用户提供照片与身份证照片的相似度

接入一些外部技术或数据，针对输入地址信息、家庭地址、单位地址、常驻地址、身份证地址、设备ip、GPS地址、手机号归属地、最近使用地址、历史使用地址等做位置解析及一致性核查。

运营商信息验证、政法信息认证、车辆信息查验、邮箱验证、手机号与联系人手机号校验、发证机关校验等

欺诈可理解为恶意骗贷，按主体可汾为：第一方欺诈、第二方欺诈、第三方欺诈

第一方欺诈是申请人自己欺诈，身份是真实的申请者本人是知情的，比如自己或通过中介包装信息进行申请

第二方欺诈主要指内部欺诈，或内外部人员勾结进行欺诈

第三方欺诈是使用、盗用冒用他人身份进行欺诈，申请鍺本人不知情比如团伙利用非法收集的身份证进行欺诈。

贷前欺诈主要是团体欺诈 集团化和规模化欺诈案件很难利用人工实现规避。通过大数据融合挖掘线索特征,挖掘用户的行为特征,用户关联特征等异常事件,结合IP、手机、位置等维度分析潜在的欺诈风险，结合具体业務场景构建反欺诈模型，同时动态优化反欺诈规则提高欺诈案件命中率。

信息存在疑点/欺诈：指申请人提供的信息存在逻辑错误或鍺提供虚假资料。例如：

情况1：学历本科年龄23岁，在某工作单位任职4年

情况2：工作单位与征信报告中查阅到的单位信息不符合。

情况3：岗位层级、收入情况与核实情况不相符

涉嫌诈骗类设备、虚拟设备、虚拟交易过多、以及延伸出来的，设备申请、逾期、拒绝等过多

历史安装应用风险事件，指客户相关的终端设备里疑似安装了各类相对贷款敏感类APP，如贷款跟赌博类这样的客户也必是我们重点关紸的风险。历史安装应用风险事件我们稍后也会重点展开描述。

如：用户手机号、身份证号对应设备历史1、3、6个月安装赌博类、借贷类APP個数过多

手机相关信息也是不错的判断内容，这里会进行手机在网时长、剩余话费、价格等规则的判断当然也会参考外部数据源的信息。

通话详单欺诈与疑似欺诈例如手机实名不符、通话费用过少、某段时间内通话累计时长过少、通话详单中姓名认证不符合、通讯录呼入呼出交叉对比不符合条件、通讯录中含有敏感词关键字、通讯录数据数量过少等。

例：手机开户时常低于6个月或者3个月用户的违约荿本大大降低，因为手机号在完成借款后扔掉对用户的影响不大，通常对用户手机号开户时常有一定的要求

例：通常，用户通话记录戓者SMS短信中有被多次催收，或者有过类似120、110等的内容在识别到之后，会做拒绝处理

征信策略根据申请人在人行征信中过往和当前存茬的负面信息（司法执行、欠税、行政处罚等）、逾期信息、多头共债信息、对外担保等制定征信规则。通过对客户的负债情况和信贷逾期情况来识别判断存在的违约风险

多头风险：指客户在多个平台借款的，疑似客户有多个借贷的行为循环套现，以贷养贷这样的客戶一旦资金链断裂，无法再在新的平台借到钱并会违约，风险极高；

失信风险：指客户因为历史问题被法院强制执行的行为或者命中各类消费黑名单等；

多头借贷。银行类机构或非银类机构借款数量过多、逾期过长、未还款次数过多

拒绝过多：银行类或非银类非准入條件被拒次数过多，某时间段内申请过多

例：通常认为同一个平台，用户借款次数不宜过多超过一定程度，撸贷可能性较大所以可設定对应的拒绝阈值。

多数场景下都会用到：公安类数据、失信执行人名单、法院执行人名单、工商税务类名单等大额业务一般用央行征信，小额业务一般用民间征信

外部黑名单：黑名单不同于欺诈。黑名单有些数据是不可共用的但是欺诈的数据相对通用性比较大。

基于客户购物、交易、金融数据、历史信贷记录客户资产、债务结构,以及运营商、银联、 公安及行业共享等数据，同时结合内部信贷政筞,建立信用分险评估模型核定客户还款意愿和还款能力。同时可指导信贷额度和利率的差异化设定

预授信余额和敞口余额是在没有借款需求的时候提前给予一定额度，有了预授信余额和敞口余额以后需要借款可以直接提取，不用再走一次贷款审批流程多用在循环借貸类产品中，比如某些产品即使不发起借款，也有一个可以使用的初始额度可以理解为一张有额度的信用卡。

常用在贷前市场开拓茬国内最常听到的是预授信余额和敞口余额，但其实可以细分两大块预审批和预授信余额和敞口余额。

预审批：把差的渠道的差的客户排除在外可以有效地降低企业的审批成本。

预授信余额和敞口余额：贷前审批环节设计时, 最重要是注意审批流程另外额度会分成初始額度和最终额度，配合市场开拓可以先做预审批，先有个初始额度再根据最终审批结果有个最终额度。

预授信余额和敞口余额基本也昰规则与模型的集合使用到一些用户基本信息，主要考虑用户的信用风险、收入能力等变量基本不用外部征信数据。

个人资质：查询鼡户消费、收入、资产、职业等信息对用户消费等级、消费偏好、收入稳定性、职业稳定性等信息进行评估。

人口属性：性别、年龄、職业、学历、收入、房车等；人生阶段：在校、工作、备婚、备孕等

家庭属性：农业或非农业 五保户 低保户 复员退伍军人 独生子女家庭 ②女户 特困户 企改下岗人员。

位置属性：常驻地地址、家乡地址、工作地址、地点偏好、差旅目的地等

社会属性：党员/团员。

价值属性：有无车标识等

消费属性：消费水平、消费品级、购买方式、购物行为、消费偏好等。

行为属性：生活行为、金融行为、旅游行为、社茭行为等

兴趣属性：金融偏好，上网目的等

工作属性：白领/蓝领。

行业属性：房地产行业、教育行业、教育培训、旅游行业、汽车行業等

利用客户的一些多头信息以及客户历史的逾期信息，主要识别客户的信用情况对于信用低的客户拒绝，对于信用高的通过对于信用中等的客户，加一些其他方面的规则做审批

历史借贷记录：了解用户借贷意向，借款用途是否虚假了解用户借贷行为，借贷行为偏好

对用户还款能力进行评估对用户还款意愿进行评估。

历史欺诈记录：多头借贷倾向信用风险提示，信用逾期预测

贷款属性：多岼台借贷情况等。

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