整理丨戈森

　　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。