粘旻环：大数据风控策略应建立全局观

　　近日，在一本财经“三天两夜CRO进阶训练营”风控培训上，量化派CRO粘旻环，结合从事大数据风控工作十余年的经验和案例，对从全局角度思考风控、产品和营销之间的关系，进行了分享。

量化派CRO 粘旻环

　　以下为讲座内容摘要：

　　我们这堂课的主题，是风控、营销和产品如何协调统一。很多时候，我们觉得我们的风控策略做得很好，但是量上不去;我们在产品设计上也监控到了很多东西，但推进得很慢;我们原来设想的盈利水平应该很高，可是做着做着，发觉不赚钱。这是为什么？

　　这个时候，我们需要跳出“风控”的思维局限，站在风控、产品、营销的全局来想问题，这三个方面任何一个链条上的环节拖后腿，都不可能达到很好的效果。我跟大家分享几个具体的例子。

　　一、 合规风险

　　金融一定是强监管领域，所以合规风险是行业要时刻考虑的。Capital One是以信用相对下沉的人群起家的。通过一些营销测试，我们发觉，有一个人群的Response特别高：发邮件，他们回来的申请率特别高。同时，他们的坏账率低，用户黏性高。

　　这个客群，就是曾经破过产的人群——不是每一个破产的人都这么优质，优质的，是那些已经破产了一段时间、基本走出了破产困境的人，他们在重新寻求建立信用。但在美国，因为有破产记录，不管他们做什么，都寸步难行。

　　这个时候，Capital One发信用卡给他们，而实际上他们没有别的卡可用，所以他们的活跃度非常高，黏性非常强。因为这是他们唯一可用的卡，他们也不会轻易逾期，所以这个客群非常赚钱。那我们就想，我们应该做营销，告诉更多以前破产过的人：“我们这里有产品适合你。”我们这样做了，很多人来申请。

　　但没多久，美国的监管机构OCC就找上门来了，说有客户举报，说他们有破产记录，接到了我们的营销信息，然后来申请，结果被拒了。大家猜，这个被拒原因是什么？——是我们的风控说：“不好意思，我不能给你发，因为你有破产记录。”

　　大家在冲量、在为业务保驾护航时，要深入了解，到底我们在前面做了什么样的营销。我们的营销传递了什么信息，吸引到了什么样的消费者？我们是否针对这个人群，做了比较精细化的风控？我们要整个连起来思考，否则很容易出一些大问题。

　　美国是个移民国家，Capital One曾经有一段比较长的时间针对小白人群，比如刚来美国的移民和外国学生。虽然美国的征信覆盖率在80%以上，但这部分人群，在任何一个征信局，都没有征信记录。事实上，能移民到美国，肯定不缺钱;如果在美国读书，肯定是高级知识分子，风险相对低。这个群体的用户画像其实是蛮好的。但做了几年以后，这个业务被监管叫停了。

　　为什么？小白户不是不能做，但大家怕的是什么？你这个人没信息，会不会是诈骗、洗钱的？有一些三无人员的信息，虽然可以用征信以外的数据进行补充，但是信息是否准确？你不能保证每一个人的身份都能被核实——美国监管会有这样的一个担心，所以后来这个客群就没有做下去。所以很多时候，我们要考虑政策的变化。

　　在美国，2010年的信用卡法修改以后，21岁以下的年轻人不能独立地申请信用卡，必须由父母或其他监护人担保。不是说一刀切，完全不能做，但是我们要保护这些年轻人，在他们监护人的允许和担保之下，仍然可以服务这样的人群。

　　如果因为政策要求，就把风控策略也一刀切，或者说用一个策略、一个模型、一种产品，去服务所有的人群、所有的场景，肯定是行不通的。要么会出现落地难，因为你根本没有解决营利性的问题，或者没有针对性地解决风险的问题，要么你会发现有很多问题没法很快解决，同时可能造成很大的政策风险。

　　在符合政策要求的前提下，风控和产品的策略必须一致。产品包括两个方面，一个是互联网产品，就是客户跟你交互的页面、整个申请的流程，包括贷中贷后的流程。要怎么样去设计，才能让客户的转化率提高，同时有一个特别好的体验;另外一个产品，是金融产品，其设计包括利率要怎么定，额度要在什么区间，借款期限是多长，是循环额度的，还是说借了3期、6期、12期就还了。

　　做风控的时候，如果一个互联网产品设计得特别烂，突然间整个产品线支付打款环节发生了问题，但还是有些用户在那里守着，一定要在你这里借款，那么，这些用户的质量，一定很差，他的风险，就是比一般的用户更高。如果你把利率定得比较高，比如在24%-30%，想吸引风险比较低的用户，也基本是不可能的。

　　所以，咱们在设计产品的时候，进来的是什么客群，其实已经有一个基调了。怎么去调这个策略，用什么数据源，反欺诈做得怎么样，规则怎么调，模型怎么建，是建短期还是建长期的风险模型……都是后话了，如果在整个框架已经基本定调后再去做这些事情，后者的效果就会相对有限和被动，因此金融产品的策略一定要有前瞻性和全局观。

　　二、信用卡案例

　　1990年代，Capital One的业务发展得很快，基本上是靠Sub-prime（次级借款人）起家的。美国公认的信用分是FICO分，其区间大概在350-850分之间。720分以上的人群，叫Super-prime（超优借款人）。他们风险低，基本不欠钱，所以除了消费能力很强的黑金卡人群，相对来说不怎么赚钱。我们在这个人群上的利润，来自商户的刷卡费。

　　在660分以上、信用历史又比较长的人群，叫Sub-prime（次级借款人）。他们额度低，但收入相对也低。他们会愿意借钱，利息和逾期费是主要利润来源。

　　在660-720分之间的人群，是Prime（优质借款人）。其中可能有一部分人原来在Super-prime里，后来遭遇了一些事，经济上遇到问题，滑到了Prime。还有一部分是刚才说的移民或者留学生。这些人里能挣钱的，也是那些可能每个月会欠一些钱、会循环还款的人。

　　当时我们就在想，怎么去设计一个产品，向Prime的人群拓展。我们当时对Prime人群设定了奖励机制，用户刷卡消费，可以得到奖励。在额度上，我们选择了low and grow的方法，一开始给的额度不高，但在3个月或6个月时，会根据情况提额。为了保证他们用卡，我们还增加了信用卡代偿功能，先期给他们比较低的利率。

　　这个产品为什么不成功？利润为什么会薄？是哪一个环节出了问题？

　　大家现在可能会说，我做这个金融产品，就直接去找FICO在660-720分之间的人去做营销，但在Capital One，我们会事先拿模型来找这个人群，把他筛选出来，再去发邮件，或者做广告营销吸引他们，以控制营销成本。

　　我们发现，一开始在营销阶段建风险模型时，找的那个人群，相对来说风险较高。如果风险分是从1到10，1是风险最低的人群，10是风险最高的人群，我们当时说，挑选出来的这些人群里面，如果1-10全都营销，肯定hold不住，风险太高，可以只做1-7。所以我们排除了8-10这个人群。但是，信用卡代偿概率高的人群，基本上都集中在8-10这个风险区间。我们想要控制风险，把风险从1-10 cut到1-7，但控制风险的同时，我们也把信用卡代偿的人群，基本都cut掉了。

　　我们在一段时间里给了比较优惠的利率，但是一停，他们就跑了。这个人群是特别精的，而我们为了控风险，都选的是这个人群里面风险特别低的人群。他们有利可图就用，没利可图就跑，所以客户流失率也大大高于我们的预期。这个项目本来准备赚几千万美元，但是上线后并没有达到预期。

　　一个人群要能够盈利，尤其是可持续性盈利，有非常多的、不同的影响因素，这些因素，我们拆得越细，看得越细，得到的洞见就越多，就想得越全面。不想清楚的话，可能这个产品不管设计得多好，做下去都永远达不到预期，甚至会造成很大的损失，而这个损失，可能并不是从风险来的。

　　大家现在做风控，都会想说，我只要控制坏账率、不良率。那有没有想过，坏账率、不良率，你有可能控制得特别好，但是你这个产品亏得一塌糊涂。我们设计一个金融产品，或者在想，在某个场景上去用金融产品服务这些人群的时候，要去想一下这部分人群的盈利模式到底是什么，支持这个盈利模式的因素到底是什么。会有非常多的因素在里面，而且它的权重，在不同的人群上是不一样的。一定要去思考这个问题，否则就容易掉进坑里面。

　　我一再强调，做风控，并不是指“控坏账”。我们最终的目的，还是要在风险可控的前提下，长期可持续性地盈利，这是最关键的，而可持续盈利，并不是只有坏账一个因素。

　　三、车贷营销案例

　　2000年初，Capital One的布局从信用卡扩展到了车贷。2005、2006年，Capital One做了一个战略的决定，要大力地发展车贷。

　　过了一阵子，我们发现特别奇怪：所有策略看上去都没有太大问题，但是进来的客群，却往高风险的人群偏移。我们非常困惑，是不是我们的营销出了什么问题，或者是我们的模型、数据出了问题？我们做了很多调查，也没发现问题。后来大家觉得，应该深入到营销的场景去观察，看整个流程是不是符合预期。最后发现问题出在销售人员身上。

　　为了占领市场，我们采取的是高返佣制，所以一开始，销售人员是很乐意把用户推给Capital One的，甚至把特别好的用户都推给我们。但优质用户并不是Capital One的模型样本所覆盖到的人群，所以模型没有对优质客户的信用做出科学的判断，导致我们的模型把这些特别好的用户拒了。

　　销售人员最大的KPI是什么？是卖车。所以推好客户被拒后，他们就到另外一个极端去了：其他家都过不了的高风险客户，才推给Capital One。所以我们高风险的坏用户占比很高。所以，究其原因，是我们的风控模型并没有跟销售的营销策略打通。

　　发现这个问题后，我们就采取了一些策略，派风控模型人员到经销商那里，培训销售人员。我们告诉他们，我们这些模型策略相对比较偏好哪些用户，哪些用户尽量不要往我们这边推。后来，转化率大大提高。

　　这个问题算是解决了，但给我们一个很大的启示：在遇到一些场景驱动的产品时，要线上线下连贯起来考虑，否则很有可能效果不达预期，甚至造成比较大的损失。

　　在现实中，因风控、营销和产品脱节造成重大损失的案例，屡见不鲜。只有将三者协调统一，才能少走弯路，有效推进工作。而这，对互金从业者的综合素质，提出了更高的要求。