贷中管理指标探索

在整个大数据风控体系，策略和模型是业务驱动的核心，但是最基本的基础建设是在指标层面。大家在做策略和模型的时候，多多少少都会遇到缺少指标或者是指标工作量较大的问题，这就是我们通常所说的“巧妇难为无米之炊”，难在缺少核心食材。

今天笔者跟大家一起来聊聊在贷中管理涉及的核心指标。

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贷中业务指标分类

贷中业务不同于贷前，所涉及的指标已不单单是在征信和三方数据，更多的是对机构内部深层挖掘。贷中业务关注的是客群的风险变化，对于不同风险客群做差异化处置，所以指标上的选择在于动态类指标为主，如交易、额度使用率和PBOC等。

笔者基于贷中管理业务，根据不同的产品体系，逐个讲解不同产品指标重要性和应用频次。

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贷中业务指标详解

该章节重点是分析在不同产品类别中，贷中业务在策略和模型使用效果较好和使用频次高的指标，以便给大家在贷中业务中去尝试和探索。考虑到内部数据衍生的需求较高，这里我们只讨论机构内部数据，三方数据和PBOC数据本文不做重点描述。

1.信用卡

首先信用卡业务在贷中管理走的是最早的，类似循环类贷款的属性，同时具备消费能力，使得在贷中管理业务上积累非常丰富的行为数据。关键性指标分类：交易数据、逾期数据和额度使用率。

1.1 交易数据

重点指标为取现、分期和还款。由于信用卡拥有取现、分期的特性，在信用卡传统B卡的设计过程中经常会使用该两类指标，而且是区分度较高的强变量。还款指标也是衍生的重点，尤其是提前还款和最低还款类的指标，这类指标在策略和模型上均有应用。

1.2 逾期数据

针对历史过往的逾期信息，可以识别客群的风险程度。但是该类指标存在缺失率较高的问题，所以在策略应用中较常见，但也不乏有些机构应用在模型上，往往该类型指标较高。

1.3额度使用率

信用卡贷中管理最不能忽略的指标就是额度使用率，该类指标主要应用在策略中，而且在整个贷中管理策略人员和模型人员均会在此花大量的精力衍生指标。

2.消费贷&现金贷

消费贷和现金贷均是近几年发展速度非常迅速的产品，随着业务的发展，在这类型的贷中管理业务越发重要，出现许多指标的深层挖掘需求。关键性指标：额度使用率指标、还款指标、埋点指标。

2.1 额度使用率指标

应用在策略和模型中，策略较普遍。由于这两类产品基本上在贷中业务缺少客群的消费行为，额度使用率需要更精细化的分析。除最基本的额度使用率，还会进一步衍生其他指标，如额度使用率的变化率、额度使用率超过80%的次数等。

2.2还款指标

缺少交易数据，还款数据将是最重要的指标。良好的还款习惯能进一步量化还款能力和还款意愿，还款类指标衍生思路建议从该两类方向思考，如提前还款、还款率以及最低还款发生次数等。

2.3埋点数据

由于目前APP贷款较普遍，客户在贷款使用过程中会记录非常多的行为数据，这些弱金融数据也能提升整个模型的预测能力。所以该类型指标在模型应用中较普遍。

3.经营贷

营贷款这里讨论的主要是普惠业务，额度不超过100万的产品。在线上化产品风险经营与消费贷款类似。贷中业务关键性指标：额度使用率指标、还款指标、客户经理尽调和工商信息变更相关数据。

3.1额度使用率

额度使用率指标衍生思路与消费贷款类似。

3.2还款指标

由于经营贷款的还款方式差异较大，还款指标的衍生和应用有非常大的难度。比如一次还本付息，可能在贷中阶段没有任何还款，这给了整个贷中管理增加非常大的难度。还款衍生的思路与消费贷款相似，但是需要重点分析在不同还款方式客群上指标的稳定性。

3.3客户经理尽调

客户经理贷中业务走访查勘相关数据的应用。这块数据主要应用在策略中，目前这类指标的质量在各机构上都存在挑战。

3.4工商信息变更

针对在贷中管理业务，衍生工商信息变更的相关数据，普遍应用在策略中。

上文通过不同产品类别，对具体业界使用度较高的指标进行梳理和分析，便于大家解决在做贷中管理业务因缺少适合的指标影响业务开展的问题。

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总结

要想做好一桌晚宴需要各式各样的原材料，利用原材料烹饪美食。这个好比目前的贷中管理，需要将原始数据加工成一个个应用在策略和模型的风控指标，通过数据驱动助力企业进行贷中管理。这便是我们经常提的线上化风控思路，要做好线上化风控基础建设必不可缺，尤其是指标工程。

本章节主旨是为大家开阔贷中业务指标设计思路，若想更深入了解具体指标设计方法，文末点击“阅读原文”直达课程。

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