額度和利率設定，在信貸中作用被嚴重低估
整理 | 墨菲
這個環節，往往被忽視。
實際上，信貸產品的每一個額度、利率的修改，
利率設定有什麼技巧？如何檢測資料，即時調整？
在一本財經舉辦的“三天兩夜CRO閉門訓練營”中，淺橙科技CRO陳裕帶來《信貸額度和利率設定》分享。
以下是他分享部分乾貨整理：
01改變客戶行為
今天主要說的是信用額度和利率的話題，我用來做樣例的是兩種類型的產品，一種是信用卡，另外一個就是借貸產品。
先討論一下他們有哪些可變條款和可變數字：
比如說信用卡，年化利率、額度的設定，最開始增加的誘惑人條款，比如6個月之內不用付利息，消費返點，外幣的兌換，逾期罰金等。
信用卡和大額分期比較類似，利潤都比較薄，所以這時候會通過加價銷售，比如說銷售一些失業險，只要每個月付你消費的1%，萬一哪天你沒有工作了，可以把這個月餘額全部清掉，類似這樣的產品在國外盈利還挺好。
貸款這邊也類似，比如有利率計算方式，是浮動利率還是固定利率；付款週期是等額本息還是等本等息等。
你在設置這些條款的時候，實際上就完全改變了產品的性質，因為你改變了客戶的行為。
比如罰金，有些現金貸每天2%，這就意味著，一個客戶沒有還款，他會給公司每天帶來2%的收益，從利潤角度考慮，那我就會願意這個人一直逾期。所以如果罰金規定得特別高，
為什麼我們要做一個定價或者風險定價？
一是我的產品和別人不一樣，可以催進客戶感知與轉化；二是市場競爭，比如我推出一個價格比較便宜的貸款產品，雖然利潤相對低，但客戶感知多、申請多，基數會更大；三是為了最大化收益；四是為了相對的降低壞賬。
02 定價需求
在不同階段，有不同的定價需求：
在獲客期，你需要讓客戶完全感知你的產品，這時的風險就是逆向選擇。比如，好客戶會挑年化低的貸款產品，比較差的客戶就無所謂了，那麼差的產品吸引到更差的客戶，好的產品吸引到更好的客戶。
在審核期，我們要盯住額度，利率，和期限，考慮的就是風險和盈利。這裡最重要衡量策略是否成功，就是看通過率多少，接受率多少，
在現金貸領域，存續期是指客戶還沒有開始做第二筆借款的階段，這個時期，要考慮提額，和是否要修改利率。
在這三個階段，也會有三種不同類型的模型。比如高危期，要麼幫助催收，要麼預測客戶可能會進行催收的概率。
最終你會發現你的資訊越多、資料越多，模型的預測能力也是越強。
定價直接影響企業的收益。金融機構最終管理的就是現金流，它一部分是收入，一部分是支出。
03傳統定價模式
傳統銀行體系的定價，比較常見的是打分卡方式，主要是看人的資質是不是符合需求，更多看中的是收入和生活的水準和穩定性。
額度定價後，還要確定利率。
比如成本模式，如果是借款，我的資金是有成本的，運營這個公司也有成本，壞帳的這種風險補償也要加進去，最終希望有3%～4%的收益，把這些東西加在一起最後就變成了貸款的利率。
比如房貸，我會有個基準的利率，然後評估客戶的違約風險是多少，可能有1%的可能性會違約，那我加1%等。
而傳統審批模式會包括准入門檻、提交補充材料、驗證材料、人工審核、面審等流程。
但傳統定價模式也有痛點，比如效率低、成本高，因為有很多人工審核；還會存在逆向選擇的問題。
比如，我會把不同類型的信用卡產品推到市場上面去，有的是針對比較好的用戶，有的是針對比較差的客戶，投放的方式也會不太一樣。最終它會有一個響應率（申請率），我們發現如果響應率提高一倍，壞帳率能夠減1/3。這個挺有意思的，在其他東西不變的情況下，如果你調了一些參數，讓這個產品更受歡迎，他的回應率提高了一倍，然後他的壞帳能自動地降低1/3。
04產品優化
傳統方式更多是單一定價或靜態定價。
單一定價是根本就不定價，比如現金貸就是一個月10%這樣的產品，在市場不夠飽和活客戶對產品價格不敏感的時候，是可以這麼做的，或者我可以提供其他附加值。但它的缺點是放棄了定價權，如果有浮動定價，可能會影響回應率。
靜態定價是對一個單一維度做定價，這個是比較容易。但它的缺點是，你優化的是某個維度，比如優化利率，但不見得帶來營收優化。而且，由於逆向選擇和產品潛在影響的存在，靜態定價常常陷於被動。
如果要精准地把握客戶的價值，肯定需要一個基於資料定價的流程。比較典型的流程就是這樣子：
比較典型的流程就是這樣子，首先你要知道客戶是什麼樣的客戶，要找到這些客戶，瞭解客戶的需求；然後你去定義這樣一個產品，並最終投放。
因為這不是最終的產品投放，觸達客戶的同時，你需要做一些測試，收集一些資料，做一個模型或者預測，再去優化策略。
在最中間是價值模型，是衡量客戶本身一個價值，同時也是預測這個人將會給公司帶來什麼樣的一個價值。
詳細來說，在確定了客戶、產品、投放後，衡量產品是不是成功的時候，有幾個不同目標可以去優化。
比較傳統的是壞賬率，壞賬率容易觀測，是個經典的單維度優化指標。不過要注意，將風控壞賬率和財務壞賬率區分開
另一個就是內部收益，他是指這個產品給你帶來什麼樣的現金流的內部的利率。
此外，還有返本期體、淨現值等目標。
然後還本期很簡單很直接，很好用。最終就是一個淨現值。需要注意的是，淨現值是個重要的指標，但未來現金流的展望也很重要
我這裡說的淨現值應該是大家用的一個指標，當然它也並不是說它是唯一一個你可看的東西。
05資料驅動定價
最終我想說的就是，資料驅動的定價手段是，通過預測在各種不同的配置下，產品與客戶的交互和表現，找到最可能最大化淨現值的組合。
所以我們要去做這樣一個流程。
首先要去設置實驗收集資料。但是顯然你不敢對所有人開放這個試驗，所以第一步肯定是風險模型。
風險模型大概有幾種不同的演算法，我這裡一般用的是邏輯回歸和GPDT兩種方法，這兩種方法比較簡單直接，可解性比較強，也比較穩定一些。
接下來就得測試額度了：
統計完後，你需要建模，這個模型就相當於預測了每個現金流，它輸入的是你產品的設置和這個人本身的特徵，輸出的是現金流的數值。
最後把你所有東西組合在一起，就構成你整個價值模型你的體系。
最後再總結一下，業務提升的過程就是不斷試錯的過程。
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它一部分是收入，一部分是支出。03傳統定價模式
傳統銀行體系的定價，比較常見的是打分卡方式，主要是看人的資質是不是符合需求，更多看中的是收入和生活的水準和穩定性。
額度定價後，還要確定利率。
比如成本模式，如果是借款，我的資金是有成本的，運營這個公司也有成本，壞帳的這種風險補償也要加進去，最終希望有3%～4%的收益，把這些東西加在一起最後就變成了貸款的利率。
比如房貸，我會有個基準的利率，然後評估客戶的違約風險是多少，可能有1%的可能性會違約，那我加1%等。
而傳統審批模式會包括准入門檻、提交補充材料、驗證材料、人工審核、面審等流程。
但傳統定價模式也有痛點，比如效率低、成本高，因為有很多人工審核；還會存在逆向選擇的問題。
比如，我會把不同類型的信用卡產品推到市場上面去，有的是針對比較好的用戶，有的是針對比較差的客戶，投放的方式也會不太一樣。最終它會有一個響應率（申請率），我們發現如果響應率提高一倍，壞帳率能夠減1/3。這個挺有意思的，在其他東西不變的情況下，如果你調了一些參數，讓這個產品更受歡迎，他的回應率提高了一倍，然後他的壞帳能自動地降低1/3。
04產品優化
傳統方式更多是單一定價或靜態定價。
單一定價是根本就不定價，比如現金貸就是一個月10%這樣的產品，在市場不夠飽和活客戶對產品價格不敏感的時候，是可以這麼做的，或者我可以提供其他附加值。但它的缺點是放棄了定價權，如果有浮動定價，可能會影響回應率。
靜態定價是對一個單一維度做定價，這個是比較容易。但它的缺點是，你優化的是某個維度，比如優化利率，但不見得帶來營收優化。而且，由於逆向選擇和產品潛在影響的存在，靜態定價常常陷於被動。
如果要精准地把握客戶的價值，肯定需要一個基於資料定價的流程。比較典型的流程就是這樣子：
比較典型的流程就是這樣子，首先你要知道客戶是什麼樣的客戶，要找到這些客戶，瞭解客戶的需求；然後你去定義這樣一個產品，並最終投放。
因為這不是最終的產品投放，觸達客戶的同時，你需要做一些測試，收集一些資料，做一個模型或者預測，再去優化策略。
在最中間是價值模型，是衡量客戶本身一個價值，同時也是預測這個人將會給公司帶來什麼樣的一個價值。
詳細來說，在確定了客戶、產品、投放後，衡量產品是不是成功的時候，有幾個不同目標可以去優化。
比較傳統的是壞賬率，壞賬率容易觀測，是個經典的單維度優化指標。不過要注意，將風控壞賬率和財務壞賬率區分開
另一個就是內部收益，他是指這個產品給你帶來什麼樣的現金流的內部的利率。
此外，還有返本期體、淨現值等目標。
然後還本期很簡單很直接，很好用。最終就是一個淨現值。需要注意的是，淨現值是個重要的指標，但未來現金流的展望也很重要
我這裡說的淨現值應該是大家用的一個指標，當然它也並不是說它是唯一一個你可看的東西。
05資料驅動定價
最終我想說的就是，資料驅動的定價手段是，通過預測在各種不同的配置下，產品與客戶的交互和表現，找到最可能最大化淨現值的組合。
所以我們要去做這樣一個流程。
首先要去設置實驗收集資料。但是顯然你不敢對所有人開放這個試驗，所以第一步肯定是風險模型。
風險模型大概有幾種不同的演算法，我這裡一般用的是邏輯回歸和GPDT兩種方法，這兩種方法比較簡單直接，可解性比較強，也比較穩定一些。
接下來就得測試額度了：
統計完後，你需要建模，這個模型就相當於預測了每個現金流，它輸入的是你產品的設置和這個人本身的特徵，輸出的是現金流的數值。
最後把你所有東西組合在一起，就構成你整個價值模型你的體系。
最後再總結一下，業務提升的過程就是不斷試錯的過程。
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