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， 就會改變客戶行為， 改變產品性質， 而全面提升業務。
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，
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， 實際上就把借貸產品從一個收利息變成了一個收逾期費的產品， 它就不是一個典型的貸款產品。
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，
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， 還有逾期率多少。
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，
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，
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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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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