制定风控策略有哪些流程？跟随这个思路即可显著降低逾期率！

在当今的金融市场中，贷款业务作为金融机构的核心业务之一，其风险控制的重要性不言而喻。贷款逾期率作为衡量贷款业务风险的关键指标，直接影响到金融机构的声誉、资金安全和经济效益。随着经济环境的波动和金融市场的复杂性增加，贷款逾期问题日益凸显，成为金融机构亟需解决的难题。

本案例旨在探讨如何通过制定有效的风控策略来降低贷款逾期率，确保金融机构的稳定发展。我们将从贷款逾期现象的识别入手，深入分析导致逾期的各种因素，在此基础上，我们将提出一系列针对性的风控策略。

通过本案例的分析和探讨，我们希望能够为金融机构提供一套科学、系统的风控策略框架，帮助其在风险可控的前提下，实现贷款业务的稳健增长。同时，我们也期望通过本案例的分享，促进金融行业在风控领域的交流与合作，共同提升整个行业的风控水平，为金融市场的稳定和经济的繁荣做出贡献。

一、  明确业务背景与分析思路

某金融机构有一组放款用户数据，该数据显示了一个相当高的逾期率，高达29.66%。为了有效应对这一挑战，我们计划通过深入的数据分析来设计和实施一套风险控制策略，目的是显著降低这一比率。

1、  明确问题

在上表记录的放款用户数据中，我们共有57,356名借款人，其中17,010名借款人的逾期天数超过了10天，导致整体逾期率升高至29.66%，这一比率显然偏高。因此，我们需要确立一个明确的目标：通过精心制定的风险控制策略来有效减少逾期率。我们的目标是实现逾期率的降低，理想情况下能够减少3%到4%。当然，降低逾期率是一个渐进的过程，我们应根据业务的实际情况来逐步调整和确定具体的降低幅度。

2、  确定分析思路

风险控制策略分析的核心方法是重建那些出现逾期还款的用户在申请贷款时所呈现的数据特征。这一重建过程意味着要尽可能全面地收集用户申请时的各项数据。详细步骤包括：

• 搜集并分析不同维度下的逾期数据；
• 通过计算提升度，识别并筛选出能够有效区分优质用户与风险用户的特定数据指标；
• 对执行风险控制策略之后的效果进行评估。

二、  分析过程

1、搜集逾期用户多维度数据。

我们需要还原逾期用户在申请贷款时的各项数据，包括但不限于年龄、居住地区、负债情况、月度收入等。在进行风控策略分析时，所依据的数据应满足以下条件：

• 数据量应足够大，理想情况下应超过10,000条记录。如果单月数据不足以支持分析，可以考虑合并两到三个月的数据。
• 除了逾期率之外，所采用的数据均应为用户申请贷款时的数据。这样做的原因是，风控策略的目的是在于用户申请阶段就评估其信用状况，决定是否批准其贷款申请。如果等到用户已经获得贷款后再进行评估，将无法有效预防逾期风险。

金融公司通常有专门的团队负责收集和处理数据，他们会不断地爬取并整理可能对风险控制有重要影响的数据，为风控团队提供支持。风控人员需要从这些数据中筛选出既能有效控制逾期风险，又能最大程度减少对优质用户的误拒的数据。

本案例中，我们选取的逾期数据如下表所示（此处仅展示部分数据）。表中详细列出了每个用户在多个维度上的信息，如年龄、就业状况、信用评分等，以及一个关键指标——是否发生逾期。通过这样的数据展示，风控团队可以更准确地识别风险因素，制定出更为有效的风控策略。

2、  通过计算提升度来识别关键指标，区分优质用户与风险用户。

（1）数据分组计算

我们将对每项数据执行单变量分析，以确定它们对逾期率的具体影响。以“征信查询总次数”为例，我们将其划分为几个区间，包括数据缺失、少于3次、3次至6次之间等分类，共六组。

随后，我们将计算每个区间的用户总数、占总用户数的比例、优质用户数、逾期用户数以及各自的逾期率，具体数据如下表所示。

对于“信用评级”数据的分组统计，其结果如下表所示，其他数据的单变量分析也遵循相同的原理。通过这种方法，我们可以识别出哪些指标在区分用户信用状况方面最为有效，进而在风控策略中予以重点考虑。

（2）提升度计算

接下来，我们将计算各项指标的提升度，先筛选出那些能够有效区分优质用户与风险用户的数据。提升度是一个关键的度量指标，它用于评估在剔除一部分高风险用户后，对整体风险控制水平的改善效果。一个较高的提升度表明，该项数据在区分好坏用户方面更为有效，并且能够在较低的错误拒绝率下进行区分。

提升度的计算公式为：最坏分组的逾期用户数占总逾期用户数的比例/最坏分组用户数占总用户数的比例。

以本案例中的“征信总查询次数”为例，我们考虑了最坏的分组情况，即查询次数21次及以上的分组。该分组的提升度计算如下：最坏分组的逾期用户数为1839，占总逾期用户数的比例为1839除以17010，再除以最坏分组用户数占总用户数的比例，即5.44%，得出提升度为1.99。

具体的数据展示在下表中。通过这种方法，我们可以量化每项数据在风险控制中的作用，并据此优化我们的风控策略。

同理，其他数据的提升度可以采用相同的方法得出。对所有数据计算得到的提升度进行倒序排列，排序结果如下表所示。分析结果显示，“征信总查询次数”和“信用评级”的数据具有最高的提升度，分别为1.99和1.87。这一发现表明，这两个指标在识别和区分优质用户与风险用户方面最为有效。因此，我们决定采用这两种数据作为区分好坏用户的关键依据。

同时，我们制定的风险控制策略需要在业务逻辑上具有明确的解释性。”征信总查询次数”和”信用评级”这两个指标在业务层面上易于理解。

• 当借款人申请贷款时，贷款机构会对其征信记录进行查询。如果一个用户的”征信总查询次数”频繁，这可能意味着该用户面临资金紧张的状况，可能在多个平台上尝试借款，从而增加了其信用风险。
• 至于”信用评级”，评级较低通常表示借款人的信用状况不佳，这直接关联到更高的逾期可能性和逾期率。因此，这两个指标不仅在数据分析中表现出色，也在实际业务操作中提供了直观的风险评估依据。

3、  制定风控策略并评估效果

在前一步骤中，我们识别出了两种关键数据——“征信总查询次数”和“信用评级”，它们能有效区分优质用户与风险用户。接下来，我们探讨如果拒绝这两类数据中表现最差分组的用户，将对整体逾期率产生何种影响。

根据上面的数据，我们可以看到，新制定的风控策略在控制逾期方面表现出了显著的效果，两种风控策略预计总逾期率将分别降低1.69%和3.54%。表中详细展示了风控策略2的计算过程，而风控策略1的计算方法同理。这表明，通过排除高风险用户群体，我们能够对降低整体逾期率产生积极的影响。

经过细致的分析，我们成功制定出两项颇具成效的风险控制策略，这些策略的效果如下图所示。该图表同时展示了每项风控策略的潜在影响：

• 实施风控策略1将增加5.44%的用户拒绝率，但作为交换，整体逾期率预计会降低1.69%。
• 进一步地，执行风控策略2将导致增加12.09%拒绝用户比例，相应地，这会使总逾期率显著下降3.54%。

这些策略的制定旨在平衡拒绝不良贷款申请与维持客户接受度之间的关系，以实现风险最小化和业务持续性的目标。

4、提出建议

可以将分析过程和结论整合成一份详尽的分析报告，以便为管理层的决策提供参考。管理层将结合最新的业务状况，从提出的风控策略中选择一条或两条进行最终实施。

管理层的决策通常会基于公司当前的资金状况。如果公司资金紧张，那么可能会倾向于选择风控策略2，尽管这会拒绝更多的用户，但逾期率的下降更为显著。相反，如果公司资金充裕且正处于业务扩张阶段，那么可能会优先考虑执行风控策略1，以避免过多拒绝用户，影响贷款申请的通过率。

此外，如果市场环境发生变化，如许多小型贷款公司倒闭，导致许多资质较差的贷款用户转向我们申请贷款，这种情况下，由于外部数据可能存在滞后，公司为了更有效地控制风险，可能会考虑同时实施策略1和策略2。这样的灵活策略能够确保公司在不断变化的市场条件下，依然能够维持稳健的风险管理。

三、  总结

在综合考虑了数据分析结果和业务实施的可行性之后，我们得出了两项针对性的风险控制策略。这些策略不仅基于详实的数据和科学的计算，还考虑了实际业务中的操作性和灵活性。我们相信，通过这些策略的实施，能够显著提高贷款组合的质量，降低逾期风险，从而为金融机构带来更稳健的发展。

随着金融市场的不断变化和新挑战的出现，我们将持续监测这些策略的效果，并根据市场反馈和业务需求进行必要的调整。此外，我们也将不断探索和引入新的数据分析技术和方法，以进一步优化我们的风险控制流程。

最终，我们的目标是通过精细化的风险管理，为金融机构打造一个更加健康、可持续的信贷环境。这不仅有助于保护投资者的利益，也能为借款人提供更加负责任的金融服务，共同促进整个金融生态系统的繁荣和稳定。

随着我们对风险控制策略的深入分析和精心制定，很明显，拥有一个强大的数据分析工具对于实现这些策略至关重要。FineBI——一款功能强大的商业智能（BI）工具，它能够帮助金融机构将复杂的数据分析工作转变为直观、高效的决策支持过程。

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