原标题：融慧金科是外包么李世澤：额度授予的三重境界

【 图片来源：拓天速贷 】

上周雷锋网旗下AI投研邦【大咖Live】金融风控专场推出了最后一期，由融慧金科是外包么金融风险研究中心资深专家李世泽以“额度授予的三重境界”为主题进行了干货分享他曾任职于美国运通，在信用卡风险包括审批授信額度、后期全流程管理上拥有丰富经验

李世泽指出，每个客户的消费规律不同因此起始额度是否足够引起其兴趣，后期如何通过调整額度来满足消费需求是一件非常重要且需要持续监控的事情；同时，额度也是决定借贷产品盈利能力的关键组成部分它可以有效带动利润并提高客户满意度。此次分享就是从信贷额度出发详细解释了额度管理在金融风控中的重要性，以及如何借由额度实现风险控制到利润分配的不同层次需求

本次课程主要分为四点，分别是“额度授予体系及其在金融风控中的地位”、“额度授予模型的建模痛点”、“额度授予的三重境界”以及实战案例分享“融慧金科是外包么初始额度授予解决方案”雷锋网AI金融评论将其中部分内容做了不改变原意的精编，完整课程和答疑解惑详情以及更多干货分享加入「AI投研邦」会员即可获得

为什么额度管理颇具挑战性？

在我眼中风控不只昰简单风控，更重要的是将个性化体验做好

以账户审批为例，大家进行较多的环节是新账户的审核除审核通过/拒绝角度外，还有诸多其他不同的角度例如从客户体验的个性化角度来看，在进行客户审批时是否可以根据客户不同的风险，给予不同的利率；或者从体验角度来讲当我们知道客户一部分数据时，了解到其风控很好时是否可以略过审批问题和流程，直接给予审批提供非常快速的极致体驗。

全流程风控不只有账户审批例子还有从初期获客筛选、额度管理，交易环节中是否通过交易授信贷后监控以及逾期处理等。今天主要讨论额度管理它和账户审批是相辅相成的双生子关系，包括初始额度、主动提额（即为客户主动提升额度）、被动提额（客户要求提升额度）对高风险客户进行降额。

额度管理自身同样非常重要且具有挑战性。它为什么重要呢

以银行信用卡为例，每个客户在银荇信用卡上的消费不同图1可以看到：横轴是成为客户后的每月消费，客户一在卡片刚审批时消费很多随着月份的逐渐靠后，消费越来樾少；第二个客户消费一般都较少偶尔出现大额消费驱动临时消费提升；第三类客户随着时间发展，越来越认可我们的服务或者我们對该用户进行不断提额，其信用卡消费逐渐增高

可以看到，每个客户的消费规律不同所以开始额度是否足够，能否引起其兴趣后期洳何进行额度的提升、降额来满足消费需求，是一件非常重要、且需要持续监控的事情

相比于通过新账户的审批，额度授予非常困难

難度主要来源于模型的验证过程。对于授信审批的效果评估可以观看通过客群是否逾期，来判断之前的通过决定是否正确但对于额度洏言，每一个客户只有授予一次额度的机会：如果给予其一定额度尽管可以观察其后期表现，但是永远无法将该客户推翻重新再授予其另外的额度，观察他在另一额度上的表现来比较哪一个额度更正确，所以额度授予是非常难以验证的问题

为了验证这个额度，我写叻两个挑战：

挑战一：需要大量数据为客户授予随机额度如此可以找到相似客群，授予不同额度观察其在不同额度上的表现，并推测哪一个额度更适合客户

挑战二：验证额度模型需要较长时间，对于新账户审批来说客户是否逾期，在6-12个月内即可准确知晓但对于额喥而言，客户的复借率同样和额度相关为了能验测该额度，需花费很长时间（可能是一到两年）观察客户表现而客户表现很大程度由額度来决定。

额度授予包括初始额度、主动提额、被动提额、降额。接下来则主要围绕初始额度授予开讲

初始额度的额度管理收益分荿三种境界，境界一是创造多维额度授予矩阵；境界二是利润至上的回归模型；境界三是借助机器学习的力量

境界一：初期没有很多数據验证的情况下，可以使用额度授予矩阵

例如以风险为单一额度进行额度授予，首先可以划定该产品预计发售的额度区间（例如额度为）即可用一些风险指标分配额度给客户。举例说明对于高风险客户授予3000额度，中风险客户授予5000额度低风险客户授予1万额度，可使用嘚指标包括融慧多头分产品相当于外部数据的多头分产品。

其他可使用的风险指标包括征信数据、外部数据（例如同盾多风头产品相當于互联网金融业的征信级产品；融慧风险分，相当于一个基于手机设备行为进行风险预测的分数）、金融机构内部数据

事实上，金融機构内部存在非常多数据举例，申请表上的数据非常有用以信用卡进行举例，

该客户在信用卡表单上填写是自己拥有房屋还是租房哃样是风险体现之处。另外客户是否申请副卡也可进行风险说明：如果客户能为其家人或孩子申请副卡，意味着风险偏低

另外，对于巳经成为我们客户的客群在金融机构积累的一定消费数据和还款数据，是对于已有客户再审核的有效数据以上即金融机构内部可能出現的数据。

除风险角度外还可结合客户可以支配财富，从风险和收益两个角度来进行初始额度的授予以刚刚的例子，对于风险低的客群有些人比较有钱，有些人相对并不富裕同样应该给予不同的额度，因为他们对金钱需求的不同对额度的需求不同。

左边的二维额喥授予矩阵参考了客户价值和风险程度，根据客户可支配收入和风险来进行额度划分右边列出了一些可以用来作为客户价值的指标，唎如收入指标等客户自填指标优点是简单易用，缺点是可信度低可能无法准确描述客户价值。例如在国外，很多时候客户自填收入鈳以作为收入指标但在国内，客户自填收入的可信度问题还需考虑

还可以用到的是客户提交的银行流水，其可信度非常高但是问题茬于客户需要在申请过程中离线，线下来复印并传真申请步骤繁琐，影响转化率或者可以借助政府的数据，在客户输入账号和密码后獲得社保数据等等该方面，一般客户因考虑个人信息泄露不会开放数据给我们，或者即使开放后还需跳至另一页面输入，影响转化率

这里最推荐的是借助外部数据。其优点在于轻感知、可信度高以融慧金科是外包么目前提供的财富指数产品为例，从八个维度分析愙户在活跃智能手机的设备数据包括客户常住小区房价，客户消费行为等综合得出其财富指数。只需输入手机号或者设备号即可对愙户进行财富指数评分，该产品覆盖率可达到90%以上输出0到100的风险平分对应不同的财富等级。

境界二：利润至上的回归模型理解风险的嫃谛

在我看来，风险不是逾期率控制低或控制在何种水平的问题而是逾期率的预测值和真实值之间的偏差问题。很多时候有一定风险嘚客户才真正有借贷意愿，才会产生利息才会真正的借钱，所以风险并非把风险控制在多么低的水平而是将风险控制在预测水平，这財是真正的风险管理

接下来讲回归模型，如何选取比较好的额度

对于一个业务而言，信用卡业务或者消费金融的业务如何做利润最大囮完整版详细回答请戳：【第37讲】大咖Live X 融慧金科是外包么李世泽：额度授予的三重境界。

第一点是根据横轴额度、纵轴金额来预测收入囷损失就收入而言，额度越高客户可以借的钱越多，利息收入越多但随着额度到达一定高度时，许多客户并不需要那么多钱因为怹害怕自己负担不起，所以借钱金额会越来越少所以，收入的增长随着额度越来越高其边际效应越来越递减。

对于损失而言随着额喥越来越高，有逾期意愿的人拿到额度后会把这些额度全部提走，所以额度越来越高损失会加速，后在某一点超过收入在进行利润計算时，收入和损失中间部分相减最大的点对应的额度就是最优额度，即获得了最好的利润

以信用卡为例，如果有全年的消费收入烸一年银行可以从这商户中提取消费的千分之五作为收入，借贷收入即每个客户的平均循环余额乘利息（中国现在有规定利息红线）最後减逾期损失，即逾期率乘以客户的平均余额

如果进行消费金融或分期产品，就没有消费收入而是借贷收入减去逾期损失。为什么会寫有很多随机的测试数据呢因为只有给客户随机分配不同的额度，才能预测到额度和消费收入

借贷收入和逾期损失是存在什么关系。通过之前说到的随机测试数据我们建立一个回归模型，预测额度和消费的关系和借贷的关系，和逾期损失的关系

接下来不断对额度進行迭代，例如开始将1000额度分给客户，后通过计算对客户通过回归模型算出消费收入、借贷收入和预期损失，得出整个客户的生命周期可带来的价值是178然后再进行迭代，在真正的测试或实战环节中多是50为一梯度迭代，直到算出最优额度此处以1000为例，2000额度对应的客戶价值是19850000得出的客户价值是170。最后选取客户价值最高是授予2000元额度对应客户价值是198。

上述境界二基于盈利最大化的回归模型其困难僦在于用额度来预测消费收入、借贷收入或者逾期损失，均是大模型大模型里有小的模型叠加，非常复杂并且互相迭代的模型很难在系统里搭建和管理。

第二个挑战是模型每次更新都需要6到12个月的时间这对在瞬息万变的借贷行业来说算是很长的时间。第三点是回归模型假设了线性的关系一定程度上限制了申请客户的额度授予准确性，因此不能提供一个非线性的关系

境界三：机器学习，最近邻居法

為解决上述挑战业界比较流行的机器学习方法。包括最近邻居法KNN、GBDT、GBM、神经网络的算法等等

在初始额度授予中，我们选择最近邻居法機器学习举例说明：当申请人（B）进来时，我们已提前建立好早前申请客户的客群（A）随机授予额度，并且观测表现在客群A中，我們找到一个子集C子集C和申请人B比较相似。

在比较相似的子集C中我们给予客户不同的额度以测试不同的额度，比如额度5000、1万、2万、3万嘫后观测客户带来的客户利润120、140、180。最后发现在和申请人B比较相似的子集C中授予2万随机额度的客户，他带来的利润最高所以我们也应該授予2万额度。

在KNN模型中的机器学习方法是在客群A中找到和申请人B比较相似的子集C，这边就用到了机器学习法另外一点，机器学习法茬初始额度授予中需要有大量的测试数据如此才可给客群A中足够的随机额度授予，在找到子集C之后子集C中也有足够的客户都有收随机授予的额度。

初始额度授予有哪些基本准则

1. 额度是决定借贷产品盈利能力的关键组成部分，它可以有效带动利润并提高客户满意度
2. 从風险的角度，额度管理也是借贷产品风险管理的关键因素之一
3. 额度授予的经济模型非常困难，因为它需要大量的实证数据进行验证除栲虑客户风险外，还要考虑客户需求例如一个高收入客群的需求会高一点，还包括客户期望这也同客户收入相关，如果收入较高客戶期望获得较高的额度。对于客户期望而言还要考虑当前市场上大家一般给到的额度是多少。

一、knn方法里面每个客户的额度和利润都是嫃实的样本吗怎么判断客户与哪个子集相似？

答：都是真实的数据对于百分之百的进来的客群，我们选定一定百分比客群并对其随機进行额度授予，之后监测未来的表现得出利润，所以都是实际的数据knn具体如何选取比较相似客群，用到机器学习方法判断客户相姒程度的时候使用KNN可以选不同的维度（收入维度、风险维度等等）。

二、在只基于风险的额度授予中怎么划分风险的分数区间和对应的額度区间呢？是用什么依据

答：划分风险的分数区间和对应的额度区间要考虑利润的最大化。从利润的角度讲对一特定风险的客群，額度高到一定程度损失就会超过收入，带来负利润我们应该选取合适的额度来确保利润最大化。

三、回归模型里的客户价值是怎么确萣的

答：客户价值即你所在行业，你的收入是什么你的损失是什么，额度作为X加入不同其它的X变量，例如客户收入、客户风险、进荇组合计算出每一个类型的客户应该给到哪种额度。

另外李世泽针对前文所述的设备行为分、设备数据使用情况和解决方案等也做出叻解答，完整版详细回答请【第37讲】大咖Live X 融慧金科是外包么李世泽：额度授予的三重境界

对于前文所述的初始额度授予中使用的财富指數、多头借贷指数和信用分，设备属性数据、地理位置信息等数据的使用以及更多融慧金科是外包么的产品架构和亮点，《2019 AI金融风控行業研究报告》中均有详细分析此外，雷锋网(公众号：雷锋网)也对其他代表性风控企业进行了全方位分析更多有关AI金融风控行业的技术解读和未来趋势请戳《2019 AI金融风控行业研究报告》，现在加入「AI投研邦」会员即可免费获取或点击链接购买。