触底反弹原则有哪些,触底反弹原则是什么意思

上次,番茄学院的会员课堂《信贷场景多维特征交叉策略的实战分析》就规则策略调优,给各位会员同学进行了相关的课程直播,今天我们再来介绍这方面内容。风控策略是平衡风险与收益的手段,也是追求利润最大化的工具。尤其在贷前风控策略中,相信做策略分析的同学身有体会。在做整个风控策略的过程中,最重要不是追求无坏账,而是利润最大化。而说到利润最大化就不得不提通过率与坏账整个两个指标。在整个风控的策略中,

上次,番茄学院的会员课堂《信贷场景多维特征交叉策略的实战分析》就规则策略调优,给各位会员同学进行了相关的课程直播,今天我们再来介绍这方面内容。

风控策略是平衡风险与收益的手段,也是追求利润最大化的工具。尤其在贷前风控策略中,相信做策略分析的同学身有体会。在做整个风控策略的过程中,最重要不是追求无坏账,而是利润最大化。而说到利润最大化就不得不提通过率与坏账整个两个指标。

在整个风控的策略中,流程大致可以分为以下几个流程:

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一个客户从获客进件,最开始走的是产品流。产品流是客户填写相关的资料,进行授权,进行产品的准入的流程。就是以上图中的左边部分。准入后就是白名单策略,只要客户质量足够好。白名单客户就可以不走后面的审批流程。白名单的策略一过,流程会到具体的内部数据部分。内部的黑名单,征信库都是免费的数据策略。走完免费策略紧接着会走外部数据收费策略,自然我们就到外部付费数据。最后会有一部分客户会进入到人工审核的模块。

现在因为自动化审批进件,绝大部分客户被机器处理了,但仍会分流小部分客户进入到仍。目前而言人工审核会被弱化,但人工审核也是最直观,能感性判断客户情况的。特别对于某些大额现金贷或者无法通过数据判断的客户,仍有一部分会走到人审环节。为了帮助各位理解,我们在上次的课程中梳理了整条贷前决策流程:

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在以上的决策流程中,我们能发现决策的先后按照以下内容梳理:

① 自有规则优于外部规则

② 强规则优于弱规则

③ 前置规则优于后置规则

整个决策流程中,会发现决策流由三大模块组成,分别是:决策包、规则集与规则。它们的大小顺序依次是:决策包>规则集>规则。

策略调优的小案例展示:

策略调优就是在策略上线后对策略调优的过程,我们以某现金贷中的通过率的调优的案例跟各位同学做下介绍,具体调优的流程如下:

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1、寻找通过率下降的时间段;

2、梳理风控流程各转化环节:产品准入/规则集合/评分模型/人审,进行拒绝原因分析;

3、逐层剖析到最小单元的规则数据分布,根据数据结果调整策略;

4、涉及规则调整优先调整单一拒量率较高的规则,单一拒量/组合拒量;

5、客户附加条件授信/加大白名单客户比例;

6、分析结果落实到策略调优,持续关注;

1.通过率走势的分析

通过率走势向下-时间段来确定是否近期有做策略调整,收紧审核策略等内容。在观察具体的调优的通过率的时候,比如发现某段时间的通过率骤然下降——

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2、梳理全流程各转化环节

在分析逻辑上需要明确:直通客户比例降低,规则通过率降低,人审通过率降低,先以规则为切入点进行深入分析。

我们分析相关的数据情况,是因为17跟18日这两天的数据通过率突然下降所致。

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3、拆分规则分析报表,分析原因

在对具体的通过率分析中,需要将命中策略分析报告往规则集的方向拆分。分析最小单元的规则数据分布,根据数据反馈制定策略。这里我们会看两个报表,分别是组合报表跟单一报表。

组合报表即可命中多条规则的报表,详情如下:

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单一报表即命中单一规则的报表,详情如下:

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大家还记得我们之前文章所提到的并行规则跟串行规则的内容吗?

传送门:串行规则与并行规则

串行与并行就像电路中的串联跟并联。串联是命中规则是单一的,并联规则是多条同时触发的。

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在以上的组合报表跟单一报表中,我们会发现是因为政策准入这条具体的规则较之前的平均值波动。在进一步的分析中,发现:通过率的降低与准入的条件的限制有关系。

4.确定命中的具体规则细则

基于以上的分析,我们基本有的初步结论如下:政策准入规则导致拒量升高,拒量波动比例基本一致

对具体的政策准入的规则集拆分中,我们看到相关规则中职业的拒绝率较之前高得多:

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我们初步确定是因为职业的审核对此次的整体的授信导致较大的波动。而在相关的审核细则中,具体有:证件虚假,图片异常,限制准入行业,限制准入职业,限制准入区域,联系人虚假…….

跟审核同事交流,会发现准入职业的细则如下:职业的准入:学生群体准入拒绝

5.案例总结

在实际的电核中,我们发现此次进件有很多是学生群体。后来在市场调查中发现,营销人员也将大学生同步展业,而这违背了此产品的准入细则。此规则自然也同时导致了公积金拒量攀升,因为学生当然没有缴费公积金的数据。同理机审规则拒绝分析思路与此类同,后续采取的相关的措施自然是需要将加强与市场同时交流,规范对进件群体的进件要求。

以上便是具体案例中关于调优的具体的场景介绍,关于策略调优的内容,有兴趣的童鞋可关注:

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课程细节:

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