消费金融风控篇—贷前策略（二）

常见风控贷前策略

金融风控里贷前策略主要应用于筛选目标服务客群，我们常见的风控贷前策略可以分为如下几类:

• 准入策略
• 黑白名单策略
• 反欺诈策略
• 信用类策略

紧接上篇，对于信用类策略形式非常多，主要是通过信用类策略判别客户在策略条件下的逾期概率，信用类策略从规则组合上来讲可以是单一的策略规则也可以是多规则组合而成的策略。从策略类型上讲可以分为：基础硬规则类，逾期类、负债类、评分卡分。

我们先从信用策略类型上进行分析：

基础硬规则类

• 信用基础硬规则： 信用基础硬规则大致上分为公司内部和三方的信用硬规则组成。三方信用硬规则包括像：同盾信用分，人行二代评分，人脸识别分，三方查询无返回等；公司内部信用包括内部产品互斥、产品总额度超过20w、四要素不全等。

逾期类规则

• 逾期类规则：逾期类规则可以概括成逾期频次，近期逾期类，历史逾期类等。逾期频次如“近三个月发生过逾期的次数>X”，近期逾期类如“近三个月逾期金额>X”,历史逾期类如“历史逾期金额>X”等；

负债类规则

• 负债类规则： 负债类规则是表示客户当前负债情况，譬如当前的未结请借贷金额，未结请借据笔数，未结清多头家数；

评分卡类

• 评分卡类很好理解，其实就是评分卡cutoff设定值，当然规则设置里可以有多个评分卡评分共同存在。

风控策略制定

风控策略很多，那如何去筛选一个好的风控策略呢。我们常见的有决策树分析，IV分析，因子相关性分析。

• 决策树分析：其实很好理解，就是将单个策略或者多个组合策略放到决策树中，当然，首先得制定所有样本的好坏标签，从而可以得到树状组合策略结果或单一策略结果；
• IV分析：该方法对于单一策略分析较好，IV不仅仅可以用于风控模型的特征评估，也可以用户评估一个策略的好坏，将策略进行分箱后可以计算其IV效果，从而评估策略好坏；
• 因子相关性分析：即评估策略因子和客户好坏的相关性。

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