风控策略中如何制定差异化利率定价方案

02/05 11:13
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风控策略中如何制定差异化利率定价方案


前言

一个产品上线后,随着规模的扩大,基于风险收益的匹配原则,以及差异化营销的管理要求,除了授信额度策略之外,我们还需要制定差异化利率、差异化期数、差异化还款方式等一系列的组合拳策略。那么,如何结合模型和决策引擎,设计并上线一版差异化的利率方案,今天我们来讲讲这个项目。


一、框架设计

上期我们讲了如何建立一个基于客户风险等级分层的模型,制定差异化利率方案,有朋友一定会直接想到用模型分段来进行分档。针对一个稳健型信用类线上贷款产品来说,直接上模型进行利率分档,可能会产生对优质客户的“利率伤害”。这里一般存在一种背景,银行的稳健型线上贷款产品,会有大批优质单位、稳定收入来源的客户基础,这部分客户收入水平不一定很高,消费水平及消费习惯不一定频繁,但由于存在硬性单位性质、公积金或纳税类的稳定数据,这部分客户属于必须“服务好”的基石客户。同时为了扩大授信范围,银行为了在市场上取得竞争力,会做客群下探,这个时候如果我们只是单纯的基于模型的分段进行利率定档,会存在上面提到的利率伤害,或者不利于对不同群体的客户进行利率下浮营销。基于这样一些背景和问题,更适合采用 客群分类+风险模型结合 ,制定差异化的利率定价方案。

以XX贷为例,通过考量的多维指标先对客户进行客户划分,例如分为顶部优质客群、头部优质客群、普通优质客群、次优客群、其他客群五类,在不同的客群分类上再根据模型进行利率定档。这里一般会从客户基本信息、客户资金饥渴程度、客户历史逾期、我行关系程度等几个维度进行指标选取来进行客群特征划分。
指标仅为示例

二、流程设计

根据(一)中的框架设计,先对客户进行特征分群,在每一个客户群体上跑我们常用的风险分层模型,这里的模型分布需符合以下规律:随着模型组数的增大,客户质量下降,其授信通过率降低,平均授信额度降低,支用率升高,反映客户资信能力越差,对资金的饥渴程度越高。
在这里插入图片描述

不知道如何建信用风险模型,我之前有详细写过:https://blog.csdn.net/lll1528238733/article/details/76602006
有了客户分层的规则集和风险模型,我们来进行利率定档↓
数据为脱敏处理

以为客群C为例
首先判断客群特征,满足客群C的规则集,即进入客群C的利率定档↓

模型分组 执行利率(仅为示例数值)
1组 4.00%
2-4组 5.00%
5-7组 6.00%
8-10组 7.00%
模型评分缺失 默认执行利率XX%

考虑到产品的市场竞争力因素,可对客群开通灵活的营销利率调整窗口,即最终执行利率=基础执行利率-普通优质营销下浮基点数。

三、方案测算

按照上述思路初步制定好差异化利率方案后,可对方案进行详细的测算,查看历史客户的分布情况,对差异化利率策略进行微调。
在测算环节,我们会重点关注该方案是否符合我们的预期:

  1. 是否做到了利率的差异化,还是大部分客户利率堆积在同一档,导致该方案失效;
  2. 是否符合对优质客户利率优惠,对下探客群做到了风险覆盖,达到“奖优惩劣”的效果;
  3. 整理执行利率的加权平均值是否处于市场上较有竞争力的水平,是否需要对整体bp值进行上浮或下调。

经过以上的方案测算后,我们往往还需要分维度看在该版方案下,客户的利率档次分布情况,例如:客户不同单位性质的平均执行利率、不同地域客户的平均执行利率、不同收入水平/负债水平的客户平均执行利率等,探查是否存在我们之前未考虑到的问题。

四、策略上线

各公司用的策略部署平台都不同,这里不对策略的部署的操作过程进行赘述,在这个环节我们需要注意几个问题:

  1. 先开发变量,再进行流程部署;
  2. 注意变量的局部性和全局性,特别针对同一个变量需要在一个策略中多次调用,或者需要被多个策略调用,避免出现返回值不一致的问题;
  3. 策略上线前尽量空跑一段表现期,与现有策略进行对比试验,监测新版方案上线空跑的分布,符合预期再进行正式上线,正式上线时为了稳妥起见,也可以做一段时间的随机数灰测,待观察完一个表现期,再完全开放该策略。

总结

写到这里,一个差异化利率定价的策略框架应该很明晰了,但除了策略本身的测算,利率定价涉及到银行的营收及资产负债,我们往往还需要对该策略的预计营收做详尽测算。对于基于风险等级的差异化利率定价,我们会碰到两个难题,一是客户在该版方案下的预期支用率测算和客户的预期坏账率测算,我们才能测算出该策略的营收贡献。
那么如何对差异化利率定价方案的营收贡献做出科学、详尽的测算,去说服你的老板或相关的部门负责人信服你的策略,下一篇我们来讲基于NPV的收益测算模型,空了来更,下期见~~~

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