【风控指标】_Monthly loan review 要关注哪些指标

风控政策/策略需要观测大盘情况，来调整策略，下面简单的谈谈一个策略在月初需要关注的风控指标：

- 业务总览

1. 每个月的业务量（不同资产的放款订单，放款金额，占比情况）

2. 每个流程的转化情况（产品中每个环节的活跃转化留存情况）
   可以拆分 不同的资产类型，不同的客群种类（这里可以根据策略制定的客群，就比如说 首贷，复贷用户，再比如根据客群画像类来做细分，比如说高资产用户、有车有房等）
   如果有需要首复贷可以拆分的更加细致
   首贷-新实名用户，首贷-老实名用户，首贷-未放款用户，
   再贷-有余额，再贷-无余额-0余额1-30天，再贷-无余额-0余额31-60天，再贷-无余额-0余额61-90天

3. 额度情况，件均，额度使用率等等，提单周期等等

- 申请/放款层面的情况：

申贷放款层关注的指标类似，申请层主要关注申请客群是否发生明偏移宜，容易观测客群变化，外部影响等；放款层则主要在策略决策后，整体资产的变化，可以观测策略的影响，是否需要有调整等

1. 新/老客户分布，不同资产的分布，授信区间的分布

2. 贷前风险指标的趋势
   比如说同盾，中金协，运营商

3. 用户画像趋势
   年龄，KYC，收入，有车有房，主要数据源的指标分布

- 实际表现：

1. vintage 曲线 维度可以有：首复贷，不同资产，不同期限，渠道；指标可以为30+，90+ 余额本金，订单，余额本利费金等
2. 提前结清的订单/金额 累计占比 vintage view BY mob
3. back-testing 最新策略在历史中vintage表现
4. 当月新增30+逾期客户的画像
5. 余额：
   1）包括 每个calendar 累计放款金额，余额，M1余额，30+余额（30+余额是指逾期>=30天的余额，M1余额是指逾期在[30,90]的余额） ； M1%，30+%
   2）M1余额，30+余额的资产，期限分布
   3） retetion rate (vintage view by mob)

-催收

calendar month 到期订单，入催订单，出催订单，入催金额，实催金额
指标可分为：7天内，30天内，30+，30-90，90+

如有表述不当之处，欢迎指正。