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2025-05-20 14:40:38
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大纲/内容
贷前:授信成功及之前的阶段<br>
预授信(完件)<br>
授信审批
主要是信用风险<br>
定额
定价
24
36(C)<br>
人工审核
贷中:授信成功后到逾期前的阶段<br>
用信审批
贷中预算
调额
调价
客户营销
续授信
贷后:逾期之后的阶段<br>
贷后管理
贷后催收
策略
模型
基于统计或机器学习算法(如逻辑回归、随机森林、XGBoost、深度学习等),通过历史数据训练出风险预测工具。
模型的可解释性可能较差,尤其是像深度学习这样的黑箱模型,这在信贷领域可能是个问题,因为监管机构通常要求解释为什么拒绝贷款申请。
规则
基于业务经验或监管要求设定的硬性条件,用于快速拦截高风险行为。<br>
强监管要求
冷启动阶段<br>
即时拦截
反欺诈
三真理论
设备<br>
人
借贷意向
信用策略
目的实现收益最大化
场景
贷前场景<br>
客群对象<br>
新客户<br>
核心需求<br>
识别风险水平,合理给出额度和定价<br>
数据<br>
贷中场景
客群对象
核心需求<br>
客户风险再评估,权益调整,复借<br>
数据
查询征信报告
40%不在人行记录内(刚工作/下沉客户)-接入三方数据<br>
三方数据源<br>
权益管理<br>
对老户重新评估风险,调整额度和定价权益,比如提/降额<br>
复借营销
流失预警<br>
风险预警<br>
贷后场景
客群对象
发生逾期的客户
核心需求
用最小的成本去挽回损失
数据
风险预测<br>
失联修复<br>
风控角<br>
策略<br>
贷前策略<br>
贷中策略
贷后策略
反欺诈策略
模型<br>
贷前模型
贷中模型<br>
贷后模型
反欺诈模型
产品<br>
自营(APP)产品<br>
非自营(API)产品<br>
平台产品<br>
数据产品
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