贷款 贷款攻略 新型贷款 干货|中国信贷行业常常忽视的风险定价和额度设定,该怎么做?(上篇)
干货|中国信贷行业常常忽视的风险定价和额度设定,该怎么做?(上篇)

在美国,信贷行业前端最关键的是什么?

大多人的答案就是风险定价和额度设定。

而在中国信贷行业,这一片领域几乎是空白,大家都将风控重心,放在了“反欺诈”和“贷后催收”上。

风险定价和额度设定,就好像是精细化运营,让你的产品因地制宜,针对不同的用户,提供不同的产品,在一本财经商学院举办的第二期风控闭门课程上,天创信用CRO、曾经在Capital One策划过三代模型的张宇,给大家一个大概的思路和方案。

01 传统方式及痛点

传统金融产品定价大概有这么几个模式:一是成本加成模式,二是价格领导定价模式,第三个是通过客户盈利性分析,然后做出定价的决定。

成本加成模式从字面上理解非常简单,作为一家金融机构,我有一定的成本,这个成本包括资金成本、管理成本、风险成本,在考虑这些成本的基础上,再加上预期的收益率,这样就达到了我的定价。

这种定价模式有一个什么问题呢?它主要从自己金融机构的角度出发,而不是从客户的角度出发,客户怎么接受金融产品?他们会有什么样的反映?从定价模式是不太容易知道的,只能在实践当中逐步试错。

另外一种模式是价格领导定价模式,这种模式在国内不常见,但在国际上比较通行。比如信用卡在国际上的定价是在一个基准的利率基础上,然后加上一定的风险补偿,确定你的定价。

这种方式的定价,实际对客户的考虑也不是太多,客户对这样的价格产生什么样的反映?实际上也不是特别清楚。

再一个是通过客户盈利性分析来确定价格,这个和我们要讲今天的主题“通过数据驱动的定价”比较接近。方式是一个利率的收益,再加上其他服务的收益,这两个收益合起来应该超过你服务的客户,以及风险和银行的利润目标,从而确定你的价格。

它与数据驱动最根本的不同是,目前我们看到的客户盈利性分析主要是静态的客户盈利性分析,主要考虑了贷款的利息收益,再做一个静态的考虑。它没有考虑资金的时间价值,也没有考虑人群的特点,这样对作出决策实际上是比较困难的。

综上所述,客户会有什么样的反映?接受程度是怎么样的?做这样的定价对业务会有什么样的影响?作出这些分析,在这些模式下都是比较困难的。

解决以上提到的这些问题,最根本的方法就是通过数据驱动的模式来进行。

02 数据驱动理念

什么是数据驱动?我认为它就是科学方法在经营业务管理当中的实际应用。

在业务管理当中,我们要对自身的业务进行更深入的认识,形成我们的理论,作出预测,在这些理论预测的基础上指导我们进行业务。具体来说怎么做呢?

首先通过观察、对业务的实践,会形成一套假设。这套假设需要把它具体量化,这样就会形成一套指标体系,在这个指标体系上面,对我们业务的运行、对我们业务的指标进行预测,在这个基础上,我们制定出相应的策略。

下一步就是实施。在实践当中,要对这些预期进行不断地监控,在监控的基础上,进一步优化。

这个地方有一个很重要的概念,我们要对收益进行核算,实际发生的收益和我们事先做的预期是否符合,如果不符合的话,要作出相应的调整。

不符合存在两种情况,一种情况是预期比我们事先设定得更好,或者比我们事先设定得更坏,这两点都需要调整,这一点是很重要的。

实施之后,我们获得的这些实际的表现结果,你通过对它的分析,通过对它做事先预期的比较,可以继续优化策略,可以作出下一步的预期,整个过程循环下去。

关于数据驱动的产品定价和数据驱动下的风险定价及额度设定等的内容小诸葛我今天先卖个关子,想继续了解的信贷小伙伴记得明天再来看我喔~

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