这12个风控模型,你知道吗?

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2021.06.14

大家好,我是FAL的学员Zhang,下面是我通过在FAL听课后,整理的贷前、贷中客户管理阶段、贷后催收阶段一些常见模型以及模型的主要作用。

贷前阶段

用户响应模型:一般针对互联网,数据来多样,类似漏斗模式,分析获客阶段的用户转化情况,如:引流、导流、注册成功等信息,以及在某个阶段进行埋点分析流失状态。

申请评分卡模型:即A卡,主要侧重贷前风控,在客户获取初期,建立申请评分卡模型,预测未来客户在放款后逾期与违约的概率。

申请反欺诈模型:识别欺诈风险高的客户,捕捉各类欺诈行为,如身份造假,非客户本人的行为等。一般分为第一方反欺诈和第三方反欺诈。

风险定价模型:根据客户的历史情况分析,应该制定多少初始额度和初始利率比较合适。

用户价值模型:在风险评分难以决策的灰分区域,制定置入置出策略,预测客户在开户后能够为机构带来潜在收益。在相同风险等级客户里,可以筛选收益等级高的客户,最大化挖掘其收益潜力。

贷中客户管理阶段

行为评分卡模型:也就是我们常说的B卡,通过分析不断去挖掘客户的各种需求,去推荐一些差异化的信贷产品,主要是给我们的客户交叉销售产品和提额。

交易反欺诈模型:交易阶段,识别一些羊毛党刷单、薅羊毛和套现行为。

客户流失模型:对客户流失的原因进行分析,提前知道哪些客户会流失,及时采取挽回措施。

贷后催收阶段

早期催收预警模型:预测出来一些轻度逾期的客户,这类客户可能只是单纯的忘记还款而已,这个时候就不需太多人工催收参与进来,先进行短信提醒等简单的催收工作即可。

还款率预测模型:预测经过催收之后,最终收回的欠款比率。

迁徙率模型:评估客户短期内会不会违约,可以预测逾期的人群从轻度逾期发展到重度逾期的概率。

失联修复模型:逾期阶段,客户本身联系不上,通过数据库挖掘新的联系方式(如,身边的亲戚朋友等),修复客户失联状态。

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THE END
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5.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。 https://blog.csdn.net/yilulvxing/article/details/124359779
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