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说到信贷风控，大部分人关注是贷前和贷后。而有两个核心环节，却往往被忽视：一个是前端的精准营销；一个是贷中的风险管理。51信用卡CRO蒋燕青在一本财经学院主办的“三天两夜CRO闭门训练营”中，为大家详细拆解这两个环节的奥秘。

01 打造高级分析能力

今天跟大家分享一下精准营销和贷中信用管理。首先来讲一下精准营销，也就是互联网信贷业务中的实践。

精准营销最重要就是两件事情，第一：如何去延长用户跟我们之间的关系，就把他的生命周期尽可能拉长，跟我们发生更多的互动。第二：在这个互动过程中能够产生更多的收入跟利润。

对于线上业务来说，为什么精准营销这么重要？一方面是因为它是我们收入的很重要的一部分来源，它很大程度上决定了我们的收入。第二个它能降低我们的成本，提高我们的ROI。第三，线上的业务很重要一点就是用户体验。

怎样真正能够体现出来说你是数据驱动的？首先我们要明确客户管理的目标是什么，前面其实大的目标就三个，拉新、促活跟留存。第二：做过的这些营销活动，到底有什么样的效果。第三：就是要有一个明确的评估标准。第四：要确定描述性的统计分析的框架。

有了很明确的分析目标之后，进行策划的阶段。对我们一些可提升的机会点进行评估优化。你要很明确，这个活动到底是干嘛的，它最后指向哪个指标，你需要提升的指标。

再就是具体的营销活动的执行。包括活动的一些协调，因为涉及到不同的部门，包括一些子的活动的模块的开发。

精准营销涉及到产品层面、风控层面、运营层面，它要想形成更加自动化的能力，需要具备哪些东西呢？首先你必须得搭建一个MIS体系，管理信息系统。

这个就是眼睛，营销活动，你没有眼睛看不清楚，或者近视眼，那活动肯定做不好的，所以搭建MIS是非常重要的。

其次，要打造打造高级分析能力，它是一个持续不断的优化的闭环：从客户分群到精准营销策略，再到营销活动执行。

数据它是活的。它活体现在什么地方？第一：数据跟踪，应该形成数据闭环的跟踪，闭环什么意思？就是从我们一次活动，你想一次活动，第一个你给用户发一个短信，这个时候就会产生一系列的数据。第二：要自动化，能够支持不同的时间片断，不同的人群，说白了就是不同力度的一个快速的分析。

02 分层、制定营销策略

精准营销就是客户分层，怎么样对客户进行分层。最核心的就是你要有一套用来分层的基础的变量。包括一些人口学的变量，年龄、性别、教育等。第二，消费特征变量，比方说近六个月的刷卡消费、取现消费。

有了分层之后，要制定营销策略，我们所谓的精准营销策略，就是根据不同的客群去定这个策略，根据具体的业务目标去制定营销策略。

营销策略本身，它需要在活动表现数据上面反复迭代、优化之后才能取得最佳效果跟保持时效性。风险建模跟营销里面的建模有很大区别，营销建模是响应模型，或者说对用户的行为进行预测，行为倾向性模型。

这个模型的特点是什么？特点就是，变化非常快。一两个月我们就要升级一下营销相关的模型，甚至有一些营销活动，基本上一个活动一个模型。

通过开发和利用倾向性预测模型，可以对特定用户行为的发生概率进行预测，比如用户在最后一次还款后的30天再次借贷的概率等等，可以有效的锁定期望客群，进行精准触达。

如果说你能找到那样的人，那意味着你可以更加地精准找到他们，能够更快地发生成交。或者说可能中间有人会有流失，如果你能知道这些人其实是有流失风险的，你也可以采取一些措施，进行精准触达。

03 不断优化风险边界

下面我们讲讲，贷中的信用管理，针对分期类信贷产品，贷中管理的核心是优化两个风险边界：

核心客群的风险边界：这个客群的风险水平与业务预期的风险目标水平挂钩，并随着市场和时间变化而相应的优化。

运营成本取决于什么？运营成本很大程度取决于风险的概念。因为你的产品转化和风控转化决定了你前面的ROI是什么样的，因此它是一环扣一环的。也就是我们核心客群，你到底进入什么样的风险水平，那这个风险水平其实是跟业务预期挂钩的。

第二，它随着时间跟市场的变化而变化。比方说如果说你的业务能拿到更便宜的资金，那么我可能能够接受稍微比较高一点的风险水平，来获取更多的市场份额。

高风险客群风险边界：通过产品和强规则设定风险边界，明确不是产品的目标客群。

你应该设一个高风险的风险边界。这些客群其实你根本就不会做的，相当于是一个边界，为什么要设？因为很多时候随着市场的变化，很多时候，你的模型会失效的。

实际业务中我们常用到两个办法：

贷中调额的策略，首先要明确一下，这个策略到底要实现什么样的目标，总的来说有四个方面。第一，动态匹配用户的资金需求，因为额度策略你其实满足的是用户不同的资金需求，跟前面的客户定位是息息相关的。

第二，要评估风险额度的差异化。

第三，观察表现增减额度，贷中根据已有的客户，已经发生借贷关系的客户，有一定的风险表现，那么通过这个风险表现，我们可以进行不同的风险用户进行额度的增减。

第四，是通过风险量化，提润减损。额度提升一方面增加整体的授信额度，就是整体产量会上去，其实也可以减少坏帐，这坏帐并不是说笔数层面的，而是指金额层面。

调整额度的方法。第一，收入负债的方法。DTI，这个比较适用于，比如说你有一个查询征信的资质，能够得到一些用户的比较详实的一些消费、负债的数据。

第二，固定N档的阶梯梯度法，就是你固定N档额度供用户进行选择。第三，以信用分为核心，进行额度策略。最后一个就是风险因子，在之前第三个基础之上，进一步的调优，对不同的分群，一个加一个权重，在总体上面有一个更好的坏帐的表现。

整体的策略讲一个案例，它主要是这么一个过程，第一，我们要确定借款客群分析的额度框架。第二，数据准备，一些特征变量的筛选，包括一些量化风险的手段。第三，要制定一个提额的策略，包括额度计算的东西。

第四，要做一些历史数据的模拟，比方说你的老方案跟新方案，新方案到底能带来多少增量，坏帐能降低多少等等。第五，策略调好之后，如果也经过评审之后没问题，觉得也满足业务预期的要求，那就进行策略的部署和测试调整。以及最后上线之后你还要有一段观察期，对于策略的监控以及微调。

贷中的预警和干预，我们如何及时发现一些高风险的，但是没有入催的一些客户，提前介入去挽回损失。

目的很明确，第一，降低整体的入催率，提高还款率。第二，从金融服务角度来说，为这些出现困难的客户提供更多的还款选择，而不是很生硬地说你全部都还。第三，减少坏帐，资产保全。

整体的贷中预警和干预其实是一个跨部门的事情，它会牵扯到信审、催收、模型、大数据还有产品，系统产品和技术、因此它是一个联动的东西，大概分成三个环节。

第一，是关注，我们在贷前的时候，信审，因为还是有部分会走人工信审，人工信审有些可能，就是他可能会觉得，就是说可以过，但是他觉得可能要关注一下这个人的状况。

第二，通过评分，因为不管怎么样，你再怎么设计评分，总有低分段，总有比较差的人群，就在边际那块，这部分人其实按理来说，一般来说是比较容易出问题的。

第三，通过行为评分，根据用户在这个时间点，比如他1月份申请，那1月份时候的数据。那行为评分是每个月我们都会去打分的，是一个时效性更强的评分，那行为评分那些有高风险或者中风险的人会列入关注的名单。

多头负债，包括更改还款日、风险转移，都是一些手段，我们会根据不同的类型，所以这里面处置的时候，因为这些人还没有入催，你不能给他直接催收，你不能这么打的，不能说你马上还钱。

所以第一步什么？是核实，一般来说我们会这么跟他交流，是不是遇到一些困难了？还款是不是会有一些风险？我们先确认这个事情，你有没有遇到困难？一旦确认之后，因为有些人还是比较诚实的，他说确实是非常困难，那么会跟他核实什么原因。

第二，核实之后，如果是这种情况的话，那根据他的类型，给他提供不同的还款的选项。

这个事情要做好，还是要对用户本身的了解，对用户不同的分类，以及不同分类的手段，到底哪些东西可以提供给用户，来帮助他去缓解财务的一些问题。

对用户来说，他的抵触心理还是比较少的，因为如果你及时发现他的困难，给他提供一些选项，总比没有选项好，那么确实对你挽回部分损失，我觉得还是很有帮助的。

特别是在竞争比较激烈的情况下，你能够有10天的机会能够提前知道这个事情，那是完全不一样的故事。

（整理 | 戈森）

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