美国信贷最核心的风险定价和额度设定,在中国尚属空白

风险定价和额度设定,就好像是精细化运营,让你的产品因地制宜,针对不同的用户,提供不同的产品。

整理:戈森

在美国,信贷行业前端最关键的是什么?

大多人的答案就是风险定价和额度设定。

而在中国信贷行业,这一片领域几乎是空白,大家都将风控重心,放在了“反欺诈”和“贷后催收”上。

风险定价和额度设定,就好像是精细化运营,让你的产品因地制宜,针对不同的用户,提供不同的产品,在一本财经商学院举办的第二期风控闭门课程上,天创信用CRO、曾经在Capital One策划过三代模型的张宇,给大家一个大概的思路和方案。

以下是他现场分享的部分干货:

01 传统方式及痛点

传统金融产品定价大概有这么几个模式:一是成本加成模式,二是价格领导定价模式,第三个是通过客户盈利性分析,然后做出定价的决定。

成本加成模式从字面上理解非常简单,作为一家金融机构,我有一定的成本,这个成本包括资金成本、管理成本、风险成本,在考虑这些成本的基础上,再加上预期的收益率,这样就达到了我的定价。

这种定价模式有一个什么问题呢?它主要从自己金融机构的角度出发,而不是从客户的角度出发,客户怎么接受金融产品?他们会有什么样的反映?从定价模式是不太容易知道的,只能在实践当中逐步试错。

另外一种模式是价格领导定价模式,这种模式在国内不常见,但在国际上比较通行。比如信用卡在国际上的定价是在一个基准的利率基础上,然后加上一定的风险补偿,确定你的定价。

这种方式的定价,实际对客户的考虑也不是太多,客户对这样的价格产生什么样的反映?实际上也不是特别清楚。

再一个是通过客户盈利性分析来确定价格,这个和我们要讲今天的主题“通过数据驱动的定价”比较接近。方式是一个利率的收益,再加上其他服务的收益,这两个收益合起来应该超过你服务的客户,以及风险和银行的利润目标,从而确定你的价格。

它与数据驱动最根本的不同是,目前我们看到的客户盈利性分析主要是静态的客户盈利性分析,主要考虑了贷款的利息收益,再做一个静态的考虑。它没有考虑资金的时间价值,也没有考虑人群的特点,这样对作出决策实际上是比较困难的。

综上所述,客户会有什么样的反映?接受程度是怎么样的?做这样的定价对业务会有什么样的影响?作出这些分析,在这些模式下都是比较困难的。

解决以上提到的这些问题,最根本的方法就是通过数据驱动的模式来进行。

02 数据驱动理念

什么是数据驱动?我认为它就是科学方法在经营业务管理当中的实际应用。

在业务管理当中,我们要对自身的业务进行更深入的认识,形成我们的理论,作出预测,在这些理论预测的基础上指导我们进行业务。具体来说怎么做呢?

首先通过观察、对业务的实践,会形成一套假设。这套假设需要把它具体量化,这样就会形成一套指标体系,在这个指标体系上面,对我们业务的运行、对我们业务的指标进行预测,在这个基础上,我们制定出相应的策略。

下一步就是实施。在实践当中,要对这些预期进行不断地监控,在监控的基础上,进一步优化。

这个地方有一个很重要的概念,我们要对收益进行核算,实际发生的收益和我们事先做的预期是否符合,如果不符合的话,要作出相应的调整。

不符合存在两种情况,一种情况是预期比我们事先设定得更好,或者比我们事先设定得更坏,这两点都需要调整,这一点是很重要的。

实施之后,我们获得的这些实际的表现结果,你通过对它的分析,通过对它做事先预期的比较,可以继续优化策略,可以作出下一步的预期,整个过程循环下去。

03 数据驱动的产品定价

通过数据驱动具体怎么做风险定价和额度设定?要做的第一件事情就是把你的帐算清楚,你要知道你的产品它的收益是从哪来。

比如你的收益有可能是从利益,有手续费等,你的产品、相应人群,他的违约风险是什么样的,这是你的风险成本。

另外还有管理成本、获客成本,你需要做的事情,就是把所有跟利润相关的因素,作总结归纳,获得它的现金流。获得现金流的基础上,把它们总结为一个指标,这样的话你才能做判断。

为什么我们要总结成一个指标?因为你在做决策的时候,知道他的现金流,现金流跟每一个帐期相关的,它是一系列的数字,这样一来,在这个基础上做决策并不是那么容易的,做决策只能通过通过一两个数字的指标,在投资里面常用的两个指标就是NPV和IRR。

现在我要讲一个概念,这个概念叫做vintage。

Vintage一词源自葡萄酒业,意思是葡萄酒酿造年份。因为每年的天气、温度、湿度、病虫害等情况不同,而这些因素都会对葡萄酒的品质产生很大的影响,所以人们对葡萄酒以葡萄当年的采摘年份进行标识来加以品质区分。

Vintage分析被广泛应用于金融信贷产业,分析的方法是针对不同时期产生的信贷帐户资产进行分别跟踪,按账单月长短进行同步对比,从而了解不同时期帐户的资产质量情况。

在capital one,我们指的是在同一时期,通过类似的条件,你获得的同一批帐户。

我们有一种说法,如果你不看vintage,你所有的东西全都是撒谎的。你需要做的事情就是只能看你同期的帐户,一月份我放出去一亿,到三月份我有五千万坏账,根据同期帐户的分析,坏账率是50%,这一点是非常重要的。

具体怎么分析呢?按照银监会的定义,你的逾期金额除以应收款,也是一个比较正统的定义。

在内部有一定的灵活性,你可以选择不同的定义方式,最终需要做的事情,根据你不良的定义,把它转化成对现金流的影响,如果你做了这件事情,那对你业务的判断就是准确的。

04 数据驱动下的风险定价和额度设定

我们怎么样通过数据驱动来做风险定价和额度设定呢?

首先要做的事情就是把我们的客户分群,针对不同的客户匹配不同的产品,匹配不同的产品之后,计算它的价值,对它的价值进行一个预测,然后在预测的基础上作出我们的策略。

下一步实施我们的策略,在实施的过程当中,要不断地监控和优化。

另外一个很重要,就是贯穿整个流程的一步,不断地测试、不断地学习,这也是我们能做数据驱动的基础。如果有不准确的定价,这样会造成逆向选择,会造成我们效率低下。

先将第一点,如何针对不同的客户做不同的定价?先把客户分群,分群最重要的因素就是风险,我们可以根据不同的维度进行风险的分群。

下一步需要做的就是进行产品匹配。所谓的产品可能指的是一个广义的定义,我们有不同的授信模式,不同的定价方式、不同的还款计划、不同的支付方式、不同的用途等,根据这些不同的维度,可以确定不同的产品。

如何去匹配,比如说你有一个优质客户,你的产品有定价的维度,把不同的维度都匹配到优质客户身上,这一步要做的事情就是可以根据你的经验,设计产品的特征,对人群有一个预测。

我们怎么知道匹配了不同产品之后,它的预期是什么样子,能带给我们什么收益?

在capital one,我们有不同的策略,在这个策略之外,我们还要做测试,这样将来我们进行优化的时候,才有数据支撑我们新的决策。

另外一方面要考虑的是,如果业务情况发生了变化,比如我们有了限制是35岁以下不做了,最后只剩下这部分客群了,可能我们不愿意这样,那怎么办?我们只有扩张。

你要做的事情就是在你拒绝的人群当中,做一个测试,这个测试最大的意义,就是将来在优化或者在业务调整的时候,你有依据可以作出判断。

最后一点,什么东西我们可以测试?

你一定要区分什么是测试,只能有计划、有成本限制地做这么一个测试,绝对不要把它跟你实际生产混淆起来。

因为有了这样的测试,我们才能够不断优化我们的人群,才能不断优化我们的产品,通过这样的框架,我们才能够不断地把业务不断优化下去。

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