近兩年來(lái)，公積金信用貸是銀行適應(yīng)線上化轉(zhuǎn)型需要，推出的一款重點(diǎn)貸款產(chǎn)品。但是由于額度模型難度較大，因此業(yè)內(nèi)多有研討切磋，是目前智能風(fēng)控業(yè)內(nèi)廣受關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。

線上貸款產(chǎn)品推出的成功與否，對(duì)許多銀行來(lái)說(shuō)，其影響不僅僅在于一個(gè)產(chǎn)品的成敗，還會(huì)影響到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐。

這對(duì)于小型農(nóng)商行、城商行來(lái)說(shuō)尤其艱難。小型農(nóng)商行、城商行雖然都采購(gòu)了網(wǎng)貸系統(tǒng)、決策引擎、數(shù)據(jù)平臺(tái)類(lèi)產(chǎn)品，但是在科技上還依賴(lài)于外包駐場(chǎng)，在風(fēng)控上依賴(lài)咨詢(xún)公司開(kāi)發(fā)和迭代策略模型，經(jīng)驗(yàn)比較欠缺。但是，同時(shí)由于城農(nóng)商行資金成本相對(duì)于大行較高，且網(wǎng)點(diǎn)較少，只能依賴(lài)線上產(chǎn)品大力發(fā)展業(yè)務(wù)。

公積金信用貸款是信用貸款的一種，是各大銀行面向繳存住房公積金的用戶(hù)推出的一款產(chǎn)品，用戶(hù)可以憑公積金繳存記錄去銀行申請(qǐng)最高50萬(wàn)的授信額度，無(wú)需任何財(cái)產(chǎn)抵押和擔(dān)保。

針對(duì)銀行消費(fèi)貸客群，首先是分產(chǎn)品做風(fēng)控體系，再在同一產(chǎn)品內(nèi)分群做收入模型，然后再是額度模型。往往我們?cè)谧鲱~度模型時(shí)，已經(jīng)放款一段時(shí)間了，也有了足夠的樣本。筆者服務(wù)的銀行消費(fèi)貸規(guī)模基本都在500億以上了，也有足夠的樣本來(lái)分析。

一般來(lái)說(shuō)，額度模型構(gòu)建流程分三步：

第一，收入模型構(gòu)建。

第二，切分對(duì)照組、測(cè)試組，在理論情況下（提額客群的人頭逾期率不變），測(cè)試組vintage分析、效益分析。

二、額度模型思路方法

國(guó)內(nèi)大部分銀行構(gòu)建消費(fèi)貸類(lèi)額度模型，基本都是專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。比如，有些銀行主要按月公積金繳納36倍定額，有些按編制、職級(jí)、月公積金繳納來(lái)定額，有些按編制、月還款能力、模型評(píng)分來(lái)定額。

其實(shí)大家都是對(duì)的，只不過(guò)用分群+數(shù)學(xué)方法做額度模型會(huì)更加優(yōu)化和直觀。

筆者在做額度模型前，首先是做客戶(hù)分群，把客群分成編制、普通兩類(lèi)。編制類(lèi)客戶(hù)是公務(wù)員、教師醫(yī)生等事業(yè)編，特定高風(fēng)險(xiǎn)單位除外。普通客群主要是國(guó)有企業(yè)、上市公司、大型民營(yíng)企業(yè)。

之后，評(píng)分模型、額度利率模型都是分群來(lái)做的。之所以要分群，是因?yàn)檫@兩類(lèi)客群在還款意愿、能力等方面，在實(shí)踐中表現(xiàn)出差異，分群可以做更精準(zhǔn)的管理。編制類(lèi)客群在還能能力為負(fù)的情況下，依舊還款意愿很好，而且不逾期。編制類(lèi)客群學(xué)歷要比普通客群高，普通客群還款能力接近零時(shí)就會(huì)逾期。而且兩個(gè)客群家庭背景、社會(huì)關(guān)系都會(huì)有差異，故評(píng)分模型的入模變量和分布會(huì)有差異，本質(zhì)原因是客群用戶(hù)畫(huà)像不同。編制人群壞賬主要是由于賭博、投資、家庭等重大變故導(dǎo)致，而普通客群主要是還款能力因素。

但兩個(gè)客群的額度模型思路都是一樣的，下面為大家講解額度模型構(gòu)建。

額度模型=收入*主評(píng)分正向系數(shù)*收入正向系數(shù)*DTI正向系數(shù)*還款能力正向系數(shù)*房產(chǎn)凈資產(chǎn)正向系數(shù)*杠桿率（總信用負(fù)債/房產(chǎn)凈資產(chǎn)）正向系數(shù)。

銀行朋友們做額度模型考慮了收入、模型評(píng)分、DTI，筆者提出要計(jì)算還款能力、房產(chǎn)凈資產(chǎn)、杠桿率，大家把這三個(gè)要素放在了提額模型上，針對(duì)未動(dòng)支客群做促動(dòng)提額，當(dāng)然實(shí)驗(yàn)效果也很不錯(cuò)。

公積金貸征信評(píng)分模型普遍都很高，都能達(dá)到KS0.5以上。而優(yōu)質(zhì)客群的評(píng)分都比較高，比如高于700分壞賬客戶(hù)比率都在千四至千二，所以針對(duì)高分區(qū)間客戶(hù)，評(píng)分卡因素導(dǎo)致的額度區(qū)分很低，主要靠審批經(jīng)驗(yàn)類(lèi)變量：DTI、還款能力、杠桿率、房產(chǎn)凈資產(chǎn)來(lái)做額度區(qū)分。而整個(gè)額度模型，根據(jù)評(píng)分卡、收入和上述四個(gè)變量來(lái)做，做出后整體客戶(hù)的額度模型評(píng)分卡的排序性仍然較好。同時(shí)針對(duì)高分客群違約概率近似相同的人，額度模型可以發(fā)揮較好作用。

收入多少是來(lái)源于收入模型，評(píng)分卡正向系數(shù)值越大是越好的，應(yīng)該是評(píng)分越高系數(shù)值就越大，且評(píng)分大于0，我們借用sigmoid函數(shù)思想，評(píng)分正向系數(shù)=1/（1+e^nx）+ m ，m是常數(shù)，n是負(fù)整數(shù)，我們求n是基于系數(shù)等頻分箱后達(dá)到排序性最優(yōu)，m值其實(shí)類(lèi)似于各系數(shù)變量的權(quán)重變量，權(quán)重低的m可以負(fù)數(shù)，根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)設(shè)權(quán)重。筆者與某大型城商行合作，通過(guò)行里十萬(wàn)個(gè)樣本計(jì)算得到n為-4 。m值可以先不計(jì)算。

DTI=每月應(yīng)還信用類(lèi)負(fù)債/月收入，對(duì)應(yīng)的DTI正向系數(shù)是DTI越大正向系數(shù)就小，等于越差。我們借用sigmoid函數(shù)思想，DTI風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)=1/（1+e^nx）+ m ，m是常數(shù)，n是正整數(shù)，通過(guò)行里樣本求得n=2，為排序性最優(yōu)。m值先不計(jì)算。

還款能力=月收入-每月應(yīng)還信用負(fù)債。每月應(yīng)還信用負(fù)債=擔(dān)保方式為保證或信用的貸款余額/12+信用卡余額/24，這里除12還是24，主要看我們做的貸款產(chǎn)品，如果是優(yōu)質(zhì)客群，貸款除12，信用卡除以24，就差不多可以，如果是24利率產(chǎn)品貸款可以除以36，因?yàn)樾枰獪p少還款能力為負(fù)的客戶(hù)比重。還款能力正向系數(shù)值越大是越好的，應(yīng)該是還款能力越高系數(shù)值就越大。還款能力有正有負(fù)，我們借用sigmoid函數(shù)思想，還款能力正向系數(shù)=1/（1+e^nx）+ m ，m是常數(shù)，n是負(fù)整數(shù)，我們求n是基于系數(shù)等頻分箱后達(dá)到排序性最優(yōu)，m值其實(shí)類(lèi)似于各系數(shù)變量的權(quán)重變量，權(quán)重低的m就負(fù)數(shù)，根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)設(shè)權(quán)重。通過(guò)行里十萬(wàn)個(gè)樣本計(jì)算得到n為-3。m值可以先不計(jì)算。要確保還能能力正向系數(shù)大于0，m值可能小于0。

同理，杠桿率、房產(chǎn)凈資產(chǎn)也是用此方法來(lái)建立正向系數(shù)。我們從額度模型公式可以發(fā)現(xiàn)，收入低、評(píng)分低客群，基本在收入正向系數(shù)或評(píng)分正向系數(shù)就接近0了，其他系數(shù)再高也沒(méi)用。所以我們?cè)谧鲱~度模型時(shí)候，是有順序做系數(shù)的，先做收入正向系數(shù)、評(píng)分正向系數(shù)，再是其他系數(shù)。

本文講的都是方法，在實(shí)踐當(dāng)中的應(yīng)用還需要結(jié)合實(shí)際情況，也歡迎業(yè)內(nèi)朋友多多切磋探討。

（作者：周立烽，即科集團(tuán)風(fēng)控副總裁。）

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