本书的目的是为正规的金融机构介绍一系列消费金融业务管理的工具和配套的风控管理流程，从而使金融机构获取相应的风险收益。

1、概述

书中介绍了五条基于信贷的业务的基本原则供我们分析人员参考

• 风险收益平衡原则。 风险水平和收益水平必须保持合理的平衡；利润最大化比损失最小化更加合理。
  • 不能是高风险低回报，也不能一味追求高回报，需要做到有一定数据支持再做决策
• 未雨绸缪的业务规划原则。 在获取账户和管理账户时做好规划可以减少催收和核销时的问题。
• 通过概率进行管理原则。 通过统计技术控制、预测风险概率来进行管理，而不试图杜绝坏账。
• 通过业务指标体系管理原则。 建立一套完善的表现指标体系，有专人分析这些表现指标，并把分析结果用于日常业务。
• 权责清晰的风险管理。 不论采用哪种方式来进行风险管理，负责风控管理的人员必须有清晰的责权。

2、产品规划

产品的规划生命周期

引入新产品

• 公司现有能力(人员、财务、、、)，外部环境（市场情况、政策支持、竞品情况）

评估和修正现有产品

• 产品优劣势(定价（多方考虑，定位，竞品等）、(产品定位)目标市场)、优惠、催收策略
• 产品的增值功能
• 产品运营，口碑，广告等 做大做强
• 是否测试

必要时淘汰产品

• 测试结果不好，重新测试到能够上线
• 个活跃账户的利润是一个重要指标

3、信用评分

主要是理解概念，具体的技术实施并不涉及

信用评分概念

用户、行为、外部评价等信息，判断用户是否够资格介绍我们的贷款产品，以此减少核销的概率；

评分可用于贷前和获客用

好处

​ 快速判断，加快业务速度；

​ 减少偏见并转用更科学的方式判断；

​ 更利于贷后催收；提前定位问题；

​ 量化风险；

劣势

​ 开发难度高，时间慢；

​ 并不是百分百精确，需要结合其他数据做支持

​ 需要长期更新和维护

开发步骤

规划

• 系统的目标
  • 不同目标人群，采用样本必须不同，需要结合目标人群特征来判断样本数据是否采用
• 选择开发人员
  • 内置人员 or 外包
• 定义好坏客户
• 以及选取样本

开发

• 样本选择
  • 好坏用户都要有，坏用户最少要有1000
  • 特征符合目标人群才行，必要时可以删除非目标样本
  • 时间符合，例如目标人群是申请贷款1-2年的人群，那么样本数据就要是这个时间段的人群
  • 征信记录较短（<12个月）的申请人的坏账率为25%
  • 样本特征需要结合业务需求等信息一起开发，需要避免因为季节性数据好等因素导致的评分的走高或走低，这样的评分不可用。
• 预测信用评分走向，也可以作为最终的信用评分
• 设置阈值分，高于的就是好的客户，低于他的就是坏的客户
• 实施

验证

• 一个评分系统的预测能力通常用两种测度方法来评估：一种是K-S检验，另一种是区分度（AUC）。

  • K-S检验计算好、坏账户的累积分布之间的差异

  • 好、坏账户之间的累积分布的间隔越大，系统就越强大。对于申请评分，通常认为间隔超过30个百分点是可接受的。对于行为得分，可接受的间隔要增加到45百分个点，因为它基于账户已有数据，评分应该有更好的分辨能力。

  • 

  • 上图中间隔达到52（=69-17）个百分点，是非常好的。该图还显示出保留样本（内部曲线）证实了开发样本的有效性，因为两条曲线非常接近。K-S值应该定期计算，例如起码半年计算一次。

监控

• 如果评分开发好了，你必须监控他，当你的评分和你的真实数据发生了较大冲突的时候，要结合运营和业务情况等来判断是那个环节出现了问题

• 有两个重要的判断报告，客群稳定性分析和特征变量稳定性分析。

  • 客群稳定性报告将近期实际申请人的分布，按分数段（以月或季度为单位）与预测分布进行比较。
  • 客群稳定性是发现潜在问题的一个很好的早期指标，因为它会告诉你，系统构建时所基于的那一类人是否仍然在申请贷款。
  • 假设就是，如果客群分布变化，你就知道进入的客群也是不同的。例如，如果贷款机构展开一项针对年龄小于正常年龄的申请人的新营销活动，那么更年轻的可能更有风险的申请人的数量就可能增加。通常，这将导致出现更多的评分低于分数阈值的申请人（这将导致更低的通过率）。

• 如果贷款人确实遇到了这种转变，下一步就要检查实际评分特征的分布，

  • 在评分卡中使用的每个特征的分布，应该以时间维度与开发用样本的特征分布进行比较
  • 在表中，第三季度“未知”收入的申请人数量的急剧增加（他们的收入在申请表中未知或未报告）是否表示有问题？它是一个真实的业务转变或只是一个由于其他原因导致的暂时变化？
  • 这些报告只提出问题，并不直接解决问题。只有对贷款机构的流程和运营情况进行详细的分析，才能了解变化的原因。

4、通用信用卡评分模型

一般来说机构有一套模型，国家等正规机构有一套模型，都是用来评价用户信用的，在美国有三大征信局都有这个模型的业务，可以向他购买和咨询，结合国家体量最大的数据库做出来的模型和自己手头的模型相互应正用户信用这样做会更为稳妥。

1-3章读书笔记