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    融慧金科李世澤:額度授予的三重境界

    本文作者:周蕾 2019-03-11 20:02
    導語:額度好比尋龍分金的纏山,一重纏是一重關。

    融慧金科李世澤:額度授予的三重境界

    【 圖片來源:拓天速貸 】

    上周,雷鋒網(公眾號:雷鋒網)旗下AI投研邦【大咖Live】金融風控專場推出了最后一期,由融慧金科金融風險研究中心資深專家李世澤以“額度授予的三重境界”為主題進行了干貨分享。他曾任職于美國運通,在信用卡風險包括審批授信額度、后期全流程管理上擁有豐富經驗。

    李世澤指出,每個客戶的消費規律不同,因此起始額度是否足夠引起其興趣,后期如何通過調整額度來滿足消費需求,是一件非常重要且需要持續監控的事情;同時,額度也是決定借貸產品盈利能力的關鍵組成部分,它可以有效帶動利潤并提高客戶滿意度。此次分享就是從信貸額度出發,詳細解釋了額度管理在金融風控中的重要性,以及如何借由額度實現風險控制到利潤分配的不同層次需求。

    本次課程主要分為四點,分別是“額度授予體系及其在金融風控中的地位”、“額度授予模型的建模痛點”、“額度授予的三重境界”以及實戰案例分享“融慧金科初始額度授予解決方案”。雷鋒網AI金融評論將其中部分內容做了不改變原意的精編,完整課程和答疑解惑詳情以及更多干貨分享加入「AI投研邦」會員即可獲得。

    為什么額度管理頗具挑戰性?

    在我眼中,風控不只是簡單風控,更重要的是將個性化體驗做好。

    以賬戶審批為例,大家進行較多的環節是新賬戶的審核,除審核通過/拒絕角度外,還有諸多其他不同的角度。例如從客戶體驗的個性化角度來看,在進行客戶審批時,是否可以根據客戶不同的風險,給予不同的利率;或者從體驗角度來講,當我們知道客戶一部分數據時,了解到其風控很好時,是否可以略過審批問題和流程,直接給予審批,提供非常快速的極致體驗。

    全流程風控不只有賬戶審批例子,還有從初期獲客篩選、額度管理,交易環節中是否通過交易授信,貸后監控以及逾期處理等。今天主要討論額度管理,它和賬戶審批是相輔相成的雙生子關系,包括初始額度、主動提額(即為客戶主動提升額度)、被動提額(客戶要求提升額度),對高風險客戶進行降額。

    額度管理自身同樣非常重要,且具有挑戰性。它為什么重要呢?

    以銀行信用卡為例,每個客戶在銀行信用卡上的消費不同。圖1可以看到:橫軸是成為客戶后的每月消費,客戶一在卡片剛審批時消費很多,隨著月份的逐漸靠后,消費越來越少;第二個客戶消費一般都較少,偶爾出現大額消費驅動臨時消費提升;第三類客戶隨著時間發展,越來越認可我們的服務,或者我們對該用戶進行不斷提額,其信用卡消費逐漸增高。

    融慧金科李世澤:額度授予的三重境界

    圖1

    可以看到,每個客戶的消費規律不同,所以開始額度是否足夠,能否引起其興趣,后期如何進行額度的提升、降額來滿足消費需求,是一件非常重要、且需要持續監控的事情。

    相比于通過新賬戶的審批,額度授予非常困難。

    難度主要來源于模型的驗證過程。對于授信審批的效果評估,可以觀看通過客群是否逾期,來判斷之前的通過決定是否正確。但對于額度而言,每一個客戶只有授予一次額度的機會:如果給予其一定額度,盡管可以觀察其后期表現,但是永遠無法將該客戶推翻,重新再授予其另外的額度,觀察他在另一額度上的表現,來比較哪一個額度更正確,所以額度授予是非常難以驗證的問題。

    為了驗證這個額度,我寫了兩個挑戰:

    挑戰一:需要大量數據為客戶授予隨機額度。如此可以找到相似客群,授予不同額度,觀察其在不同額度上的表現,并推測哪一個額度更適合客戶。

    挑戰二:驗證額度模型需要較長時間,對于新賬戶審批來說,客戶是否逾期,在6-12個月內即可準確知曉。但對于額度而言,客戶的復借率同樣和額度相關。為了能驗測該額度,需花費很長時間(可能是一到兩年)觀察客戶表現,而客戶表現很大程度由額度來決定。

    額度授予的三重境界

    額度授予,包括初始額度、主動提額、被動提額、降額。接下來則主要圍繞初始額度授予開講。

    初始額度的額度管理收益分成三種境界,境界一是創造多維額度授予矩陣;境界二是利潤至上的回歸模型;境界三是借助機器學習的力量。

    境界一:初期沒有很多數據驗證的情況下,可以使用額度授予矩陣

    例如,以風險為單一額度進行額度授予,首先可以劃定該產品預計發售的額度區間(例如額度為3000-10000),即可用一些風險指標分配額度給客戶。舉例說明,對于高風險客戶授予3000額度,中風險客戶授予5000額度,低風險客戶授予1萬額度,可使用的指標包括融慧多頭分產品,相當于外部數據的多頭分產品。

    其他可使用的風險指標包括征信數據、外部數據(例如同盾多風頭產品,相當于互聯網金融業的征信級產品;融慧風險分,相當于一個基于手機設備行為進行風險預測的分數)、金融機構內部數據。

    事實上,金融機構內部存在非常多數據。舉例,申請表上的數據非常有用,以信用卡進行舉例,

    該客戶在信用卡表單上填寫是自己擁有房屋還是租房,同樣是風險體現之處。另外,客戶是否申請副卡也可進行風險說明:如果客戶能為其家人或孩子申請副卡,意味著風險偏低。

    另外,對于已經成為我們客戶的客群,在金融機構積累的一定消費數據和還款數據,是對于已有客戶再審核的有效數據。以上即金融機構內部可能出現的數據。

    除風險角度外,還可結合客戶可以支配財富,從風險和收益兩個角度來進行初始額度的授予。以剛剛的例子,對于風險低的客群,有些人比較有錢,有些人相對并不富裕,同樣應該給予不同的額度,因為他們對金錢需求的不同,對額度的需求不同。

    融慧金科李世澤:額度授予的三重境界

    左邊的二維額度授予矩陣,參考了客戶價值和風險程度,根據客戶可支配收入和風險來進行額度劃分。右邊列出了一些可以用來作為客戶價值的指標,例如收入指標等客戶自填指標,優點是簡單易用,缺點是可信度低,可能無法準確描述客戶價值。例如,在國外,很多時候客戶自填收入可以作為收入指標,但在國內,客戶自填收入的可信度問題還需考慮 。

    還可以用到的是客戶提交的銀行流水,其可信度非常高,但是問題在于客戶需要在申請過程中離線,線下來復印并傳真,申請步驟繁瑣,影響轉化率。或者可以借助政府的數據,在客戶輸入賬號和密碼后獲得社保數據等等。該方面,一般客戶因考慮個人信息泄露,不會開放數據給我們,或者即使開放后,還需跳至另一頁面輸入,影響轉化率。

    這里最推薦的是借助外部數據。其優點在于輕感知、可信度高。以融慧金科目前提供的財富指數產品為例,從八個維度分析客戶在活躍智能手機的設備數據,包括客戶常住小區房價,客戶消費行為等,綜合得出其財富指數。只需輸入手機號或者設備號,即可對客戶進行財富指數評分,該產品覆蓋率可達到90%以上,輸出0到100的風險平分對應不同的財富等級。

    境界二:利潤至上的回歸模型,理解風險的真諦

    在我看來,風險不是逾期率控制低或控制在何種水平的問題,而是逾期率的預測值和真實值之間的偏差問題。很多時候,有一定風險的客戶才真正有借貸意愿,才會產生利息,才會真正的借錢,所以風險并非把風險控制在多么低的水平,而是將風險控制在預測水平,這才是真正的風險管理。

    接下來講回歸模型,如何選取比較好的額度。

    對于一個業務而言,信用卡業務或者消費金融的業務如何做利潤最大化?完整版詳細回答請戳:【第37講】大咖Live X 融慧金科李世澤:額度授予的三重境界。

    融慧金科李世澤:額度授予的三重境界

    第一點是根據橫軸額度、縱軸金額來預測收入和損失。就收入而言,額度越高,客戶可以借的錢越多,利息收入越多,但隨著額度到達一定高度時,許多客戶并不需要那么多錢,因為他害怕自己負擔不起,所以借錢金額會越來越少。所以,收入的增長隨著額度越來越高,其邊際效應越來越遞減。

    對于損失而言,隨著額度越來越高,有逾期意愿的人拿到額度后,會把這些額度全部提走,所以額度越來越高,損失會加速,后在某一點超過收入,在進行利潤計算時,收入和損失中間部分,相減最大的點對應的額度就是最優額度,即獲得了最好的利潤。

    怎么計算這個點?

    以信用卡為例,如果有全年的消費收入,每一年銀行可以從這商戶中提取消費的千分之五作為收入,借貸收入即每個客戶的平均循環余額乘利息(中國現在有規定利息紅線),最后減逾期損失,即逾期率乘以客戶的平均余額。

    如果進行消費金融或分期產品,就沒有消費收入,而是借貸收入減去逾期損失。為什么會寫有很多隨機的測試數據呢?因為只有給客戶隨機分配不同的額度,才能預測到額度和消費收入。

    借貸收入和逾期損失是存在什么關系。通過之前說到的隨機測試數據,我們建立一個回歸模型,預測額度和消費的關系,和借貸的關系,和逾期損失的關系。

    融慧金科李世澤:額度授予的三重境界

    接下來不斷對額度進行迭代,例如,開始將1000額度分給客戶,后通過計算,對客戶通過回歸模型算出消費收入、借貸收入和預期損失,得出整個客戶的生命周期可帶來的價值是178。然后再進行迭代,在真正的測試或實戰環節中,多是50為一梯度迭代,直到算出最優額度,此處以1000為例,2000額度對應的客戶價值是198,50000得出的客戶價值是170。最后選取客戶價值最高是授予2000元額度,對應客戶價值是198。

    上述境界二基于盈利最大化的回歸模型,其困難就在于用額度來預測消費收入、借貸收入或者逾期損失,均是大模型,大模型里有小的模型疊加,非常復雜,并且互相迭代的模型很難在系統里搭建和管理。

    第二個挑戰是模型每次更新都需要6到12個月的時間,這對在瞬息萬變的借貸行業來說算是很長的時間。第三點是回歸模型假設了線性的關系,一定程度上限制了申請客戶的額度授予準確性,因此不能提供一個非線性的關系。

    境界三:機器學習,最近鄰居法

    為解決上述挑戰,業界比較流行的機器學習方法。包括最近鄰居法KNN、GBDT、GBM、神經網絡的算法等等。

    在初始額度授予中,我們選擇最近鄰居法機器學習,舉例說明:當申請人(B)進來時,我們已提前建立好早前申請客戶的客群(A),隨機授予額度,并且觀測表現。在客群A中,我們找到一個子集C,子集C和申請人B比較相似。

    融慧金科李世澤:額度授予的三重境界

    在比較相似的子集C中,我們給予客戶不同的額度以測試不同的額度,比如額度5000、1萬、2萬、3萬,然后觀測客戶帶來的客戶利潤120、140、180。最后發現在和申請人B比較相似的子集C中,授予2萬隨機額度的客戶,他帶來的利潤最高,所以我們也應該授予2萬額度。

    在KNN模型中的機器學習方法,是在客群A中找到和申請人B比較相似的子集C,這邊就用到了機器學習法。另外一點,機器學習法在初始額度授予中需要有大量的測試數據,如此才可給客群A中足夠的隨機額度授予,在找到子集C之后,子集C中也有足夠的客戶都有收隨機授予的額度。

    初始額度授予有哪些基本準則?

    1. 額度是決定借貸產品盈利能力的關鍵組成部分,它可以有效帶動利潤并提高客戶滿意度。

    2. 從風險的角度,額度管理也是借貸產品風險管理的關鍵因素之一。

    3. 額度授予的經濟模型非常困難,因為它需要大量的實證數據進行驗證,除考慮客戶風險外,還要考慮客戶需求,例如一個高收入客群的需求會高一點,還包括客戶期望,這也同客戶收入相關,如果收入較高,客戶期望獲得較高的額度。對于客戶期望而言,還要考慮當前市場上大家一般給到的額度是多少。

    答疑解惑精選

    一、knn方法里面每個客戶的額度和利潤都是真實的樣本嗎?怎么判斷客戶與哪個子集相似?

    答:都是真實的數據。對于百分之百的進來的客群,我們選定一定百分比客群,并對其隨機進行額度授予,之后監測未來的表現,得出利潤,所以都是實際的數據。knn具體如何選取比較相似客群,用到機器學習方法。判斷客戶相似程度的時候使用KNN可以選不同的維度(收入維度、風險維度等等)。

    二、在只基于風險的額度授予中,怎么劃分風險的分數區間和對應的額度區間呢?是用什么依據?

    答:劃分風險的分數區間和對應的額度區間要考慮利潤的最大化。從利潤的角度講,對一特定風險的客群,額度高到一定程度,損失就會超過收入,帶來負利潤。我們應該選取合適的額度來確保利潤最大化。

    三、回歸模型里的客戶價值是怎么確定的?

    答:客戶價值即你所在行業,你的收入是什么,你的損失是什么,額度作為X,加入不同其它的X變量,例如客戶收入、客戶風險、進行組合,計算出每一個類型的客戶應該給到哪種額度。

    另外,李世澤針對前文所述的設備行為分、設備數據使用情況和解決方案等也做出了解答,完整版詳細回答請【第37講】大咖Live X 融慧金科李世澤:額度授予的三重境界。

    對于前文所述的初始額度授予中使用的財富指數、多頭借貸指數和信用分,設備屬性數據、地理位置信息等數據的使用,以及更多融慧金科的產品架構和亮點,《2019 AI金融風控行業研究報告》中均有詳細分析。此外,雷鋒網也對其他代表性風控企業進行了全方位分析,更多有關AI金融風控行業的技術解讀和未來趨勢請戳《2019 AI金融風控行業研究報告》,現在加入「AI投研邦」會員即可免費獲取,或點擊鏈接購買。

    融慧金科李世澤:額度授予的三重境界

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