贷前风控策略审批及决策引擎——策略审批架构搭建

本文是FAL量化风控全线条训练营的听课笔记，对此感兴趣的可以去关注FAL金科应用研究院的公众号、知乎、官网去了解相关内容。现将核心内容进行整理，补充一些自己的理解和总结，便于结合自己当前工作内容，提升认知。

若对风控领域感兴趣，风控相关行业分析报告、论文、竞赛数据及代码可以私我，共同交流。

知乎文章

本文主要讲解贷前风控产品流程& 策略审批架构搭建 & 数据源及其相关注意事项。

首先，什么是策略？

• 可以实现目标的方案集合
• 根据形势发展而指定的行动方针和斗争方法
• 有斗争艺术，能注意方式方法

如何搭建贷前策略审批架构？

• 显性条件：行业普遍存在的一些条件
• 隐形条件：与企业自身特定的实际业务相关，甚至是企业自身并不知道的，需要去挖掘探索的条件，如果没有挖掘到，可能会导致策略实施后，发生偏差。

从哪些维度考虑？

很多时候，调整部分策略效果不显著，那么最终确定策略效果的好坏因素在于以下几点：

1. 客群的划分： 行业中有句话：有不能做的客户，没有不能做的客群，因为单个风险较高的客户，是一定不会做的，因为肯定会逾期或者坏账；但是从整个客群来说，会有概率分布，如果风险定价合理，好客户的利润收入可以覆盖掉坏客户的损失，那么这部分客群是可以做的，正因为客群不一样，后面的整个策略部分也会有所不同。
2. 数据：策略最终落地还是依赖数据，没有数据，巧妇难为无米之炊，无法展开业务。如微粒贷有微信背书，可以在授信环节做得非常简洁、顺畅，可以很方便的展开业务。
3. 策略思路：前面两个条件已具备的话，策略思路逻辑把控到位的话，基本不会太差。比如在策略中，有几百条规则，某一条规则较为宽松，我们可以设置另一条规则较为严格。

1. 策略总体目标

1.1 不同阶段的审批策略目标

1. 贷前：以最小成本控制坏账

2. 贷中：将贷前没有甄别出来的坏客户，在贷中进行进一步筛选；或者有一些好客户，随着时间推移，不符合要求，因此从存量客户数据中剔除；或者从存量客户中，对有价值的客户进行提额

3. 贷后：在可能逾期的情况下，先于市场进行回收本金，控制资产

​ 贷前和贷中，均作为资金池（在贷余额）的两个入口，贷前是新客户入口，贷中是存量客户入口，这两个入口都可以形成在贷，在贷都会形成逾期，逾期则由贷后进行管理，即：**2个入口 + 1个收尾，**任何资产质量（逾期情况）发生变化，都需要找准哪个模块发生异常。

1.2 贷前审批策略目标

​ 当A策略对应的坏账率低于B策略的坏账率时，不能说A策略一定优于B策略，原因可能是对应的审批策略的成本不一样，导致A策略本身就比B策略要好。

​ 因此，策略调优，除了规则上的调优，还有成本上的调优。

1.3 搭建策略的三个阶段

假设将客户分为ABC类三种，分别表示好用户、中性用户、坏用户：

第一阶段采取的策略类型：

• 保守型：只保留好用户（银行），比较稳健
• 开放型：好用户+中性用户（互金企业，为了快速起量），相对粗暴

第二阶段策略优化：

• 对于保守型：由于第一阶段采取稳健的策略，用户相对少一些，因此第二阶段尝试对中性客户的不断下沉试探分析

• 对于开放型：由于第一阶段采取相对粗暴策略，用户相对多一些，具有较多的贷后表现，可以更加快速区分坏用户，因此第二阶段策略上会更加收紧

第三阶段策略优化：

1. 进一步细分客群：进行风险定价，即精细化风险定价，从而实现利润最大化
2. 金融科技输出：将企业自身能力赋能其他企业。

​ 第三阶段主要目的是增加利润，需要注意的是，风险定价一般不需要再刚开始的时候特别关注，只有在第三阶段开始做

2 贷前风控策略搭建归类

2.1 产品流程

2.1.1 主要步骤

1. 明确审批对象：

   • 对于有抵押和无抵押对象，对个人进行判断

   • 对于车抵贷或者融资租赁，除了对人进行审核之外，还要对车进行核验

   • 如果是小微企业，审核法人、税务等

2. 了解市场行业审批流程

   • 是线下还是线上
   • 对比哪些审批流程我们缺失或者丰富的

3. 评估在客群层面是否存在明显风险

   • 在进件模式上，如地推、引流方式获取到的用户，其客群可能存在差异，针对这些差异，评估风险

4. 明确产品目标客群的范围

   • 最基本的哪些客群可做，哪些客群不可做

​ 在评估客群层面是否存在明显风险的同时，我们也需要认识到：策略改变不了客户的风险，只是筛选符合符合要求的客户。在原本不能做的客群中，筛选一部分可以做的小客群。

另外策略可以造成逆选择，如多头借贷数量超过3个以上拒绝，那么满足进件条件的客户，其多头借贷数量肯定是不超过3个，而原始发起借款请求的客户，其多头借贷数量的数据分布可能与筛选后的客户不同。

2.1.2 案例分析

案例：A 公司计划开展小额无抵押个人信用贷款，如何搭建完整审批策略？

分析指定策略目标: 从需求客户中筛选风险较小的群体，并给出额度

目标分解为以下几点：

1. 审批对象为个人
2. 需要排除高风险人群
3. 出具额度

根据上述主要的4个步骤，分别指定对应的策略模块：

1：根据明确的审批对象，指定主体策略模块，常规的审批策略模块如下：

• 个人信息验证
• 准入模块
• 欺诈判断
• 黑名单判断
• 信用风险评估
• 人工
• 授信
• 交易风险

备注：策略模块要根据产品流程来制定，每一个模块对应解决一个或多个风险点，找不到解决方案的需要预留位置

2：对应主体策略模块寻找解决方法

• 第三方数据源
• 增加进件要素获取
• 爬虫获取额外信息等

备注：外部数据源需要注意数据查得率、区分度、覆盖度、收费标准、是否稳定、数据来源等

3：根据确认的策略模块，设计审批流程

• 无费用在前
• 强风险在前，弱风险在后
• 尽可能留存信息

备注：考虑真实费用，而不是账面费用。账面费用：假设整个风控流程中使用10个数据源，每个数据源使用费用是1元，理论上，一个客户跑完整个流程费用为10元。**真实费用：**每个策略节点都会对应审批结果，而不是每个客户都会跑完所有策略节点，比如某个用户在某个策略节点会显示拒绝，那么真实费用会少于账面费用。

2 系统架构

备注：左边节点数量一般会有多个，每个决策对应一个节点。

1：确认审批流程落地方案

• 决策引擎
• 审批系统
• 征信平台

其中，决策引擎和审批系统，在做线上自动化时，是必备的环节，其他如反欺诈、人工审核系统，可以往后放。而征信平台，在使用外部数据环节时，是必备环节。

2：常规审批流程系统架构

审批策略架构搭建解决方案小结：

1. 准入人群
2. 确认风险点
3. 寻找对应的排除方法
4. 合理组合解决办法

3 数据源介绍

3.1 基本验证

1. 公安核查

   • 核查身份证号与姓名在公安系统内是否存在
   2. 人脸识别
   • 公安核查内容 + 照片对比

2. 活体检验

   • 检验申请操作者是不是本人

3. 银行卡三 / 四 要素验证

   • 三要素： 银行卡号 + 身份证号 + 姓名
   • 四要素：银行卡号 + 身份证号 + 姓名 + 手机号

4. 手机要素验证

   • 手机号码与姓名，身份证号是否一致

3.2 个人信息验证

1. OCR
   • 照片质量是否合格
   • 识别字段质量判断
   • 识别字段是否存在逻辑问题
2. 人脸
   • 身份验证信息不通过
   • 是否为合成脸、面具脸、翻拍
   • 人脸比对结果置信度
3. 其他
   • 卡三、四要素验证
   • 运营商三要素验证

3.3 准入

1. 基本
   • 年龄、身份证有效期
   • 行业、地域
   • 关联人有逾期
   • 手机号异常
   • 身份证与年龄校验
   • 紧急联系人手机号为虚拟号码
2. 其他
   • 最近申请拒绝天数
   • 最近申请取消天数

3.4 准入

1. 法院执行人、失信被执行人
2. 司法诉讼、行政诉讼、民间欠款等信息
3. 高危危险、欺诈名单
   • 申请信息中身份证关联多个(>3)手机号
4. 金融信贷类逾期、不良
   • 逾期90天以上未还
5. 金融信贷资信不佳、拒绝
   • 被银行或非银行结构判定不良、信息伪冒等被拒绝
6. 关注名单
   • 售假、卖家套现、虚拟交易、逾期未付款

3.5 黑名单

1. 基本
   • 执行人与失信被执行人
   • 刑事案件记录
   • 当前存在民事案件且金额较多
   • 高危险行为
   • 欺诈分
   • 信贷类不良
   • 同行拒绝
   • 关注名单
   • 一阶联系人黑名单过多
2. 维度
   • 姓名 + 身份证号
   • 身份证号
   • 手机号

3.6 信用

1. 多头借贷
   • 申请人多平台记录，近7天、15天、30天
2. 信用分
3. 互联网标签
   • 消费偏好
   • 兴趣
4. 银行卡信息
   • 风险得分，消费能力、持卡人价值、卡等级

以上就是贷前风控产品流程& 策略审批架构搭建 & 数据源相关内容，若有错误或遗漏，欢迎补充。

若对风控领域感兴趣，风控相关行业分析报告、论文、竞赛数据及代码可以私我，共同交流。