本文是某次培訓(xùn)的講稿，主要面向的對象是不了解或剛?cè)胄谢ヂ?lián)網(wǎng)信貸行業(yè)（下面簡稱互金）的運營、產(chǎn)品和分析師。主要是作者在運營多個互金業(yè)務(wù)后，對互金業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、運營的經(jīng)驗總結(jié)，本文講述貸中篇，希望對您有所幫助。

我經(jīng)手的項目有某支付公司年放貸200億的現(xiàn)金貸項目，同公司的年放貸2億左右的消費分期項目，也有某頭部卡貸公司貸超項目。對入行3年以內(nèi)的朋友應(yīng)該還有借鑒意義，業(yè)務(wù)經(jīng)驗較豐富的朋友可能需要自行判斷是否跳過。原文超過一萬兩千字，拆成貸前貸中貸后三篇發(fā)出來，希望文章的價值可以值得大家的閱讀時間。

本文按互金業(yè)務(wù)階段順序拆解內(nèi)容，每個階段我一般會分成4個方向去講，第一是該階段的業(yè)務(wù)特征或流程，第二是該階段關(guān)注的指標，第三是這個業(yè)務(wù)階段，行業(yè)內(nèi)都是怎么做的，或者流程是怎么樣的，第四是這個階段主要關(guān)注的運營場景。

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下面我開始講貸中，貸中主要是兩個環(huán)節(jié)，一個是授信，一個是請款跟放款。

一、授信

1. 業(yè)務(wù)

先看授信階段，授信更多是資方或者大的助貸方在做的，我大致講一下授信和風控的原理。有個行業(yè)的大佬講過，現(xiàn)代信貸和傳統(tǒng)信貸不同的地方，就在于風控的一體兩翼。它的一體說的是“以群體風控為主體”，兩翼則是“以定價覆蓋風險，以催收覆蓋不良”。

這個話怎么理解呢？傳統(tǒng)信貸的風控主要是一人一策，一人一價，而現(xiàn)代的人群定價，則是一群人一個策略。風控會根據(jù)用戶提交的信息，以及在征信平臺、第三方平臺的數(shù)據(jù)源，查到的用戶的收入數(shù)據(jù)、消費數(shù)據(jù)，以及其它歷史數(shù)據(jù)等各種信息，根據(jù)這些信息，判斷用戶的需求強度、借款能力、還款能力，然后對用戶進行人群的對號入座。比如說典型的分層像藍領(lǐng)階層，白領(lǐng)階層，管理階層，都會根據(jù)人群整體，形成對應(yīng)的風控策略。

因為這些不同的分層，用戶的整體情況是不一樣的，他的收入水平、消費水平、還款能力其實都是不一樣的，就導(dǎo)致客群基本的逾期概率是不一樣的。風控模型就會在客群初始逾期幾率的基礎(chǔ)上，對這個客群對放款金額和放款利率進行調(diào)控。比如說白領(lǐng)客群的逾期幾率只有0.5%，信貸產(chǎn)品的生產(chǎn)方就會在0.5%的基礎(chǔ)上，加上自己的資金成本。假如資方是4%利率把這個資金借入的，那就加一個4%，助貸方的獲客營銷等運營成本是4%，就再加一個4%?；诨A(chǔ)的費率，再加上一個自己希望的收益費率，比如說5%，那給白領(lǐng)人群的最低費率就是0.5%+4%+4%+5%=13.5%。然后再根據(jù)個體在白領(lǐng)人群中的具體情況，再決定更進一步的費率調(diào)整。

另外因為不同客群收入和消費的能力也不一樣，所以他的額度肯定也是不一樣的。這就是群體風控，就是定價覆蓋風險。至于催收覆蓋不良，我稍后講到催收那塊再講。

2. 指標

在授信這塊，關(guān)注的核心指標就有兩個，授信額度和授信通過率。因為國內(nèi)現(xiàn)金貸授信一般都是策略+模型風控，沒有更多的環(huán)節(jié)。從業(yè)務(wù)側(cè)來說，拆分的維度很有限，助貸側(cè)通常會拆解不同資方來看。

3. 行業(yè)

在授信階段，有一個比較典型的行業(yè)案例，可以幫助大家理解授信的風控模型。螞蟻信用的模型可以進行學(xué)習(xí)參考，它有非常強的風控借鑒意義。因為17年之前，市面上有1/3以上的信貸產(chǎn)品是不查征信，也基本沒有風控系統(tǒng)的。他們只查螞蟻信用分，只要是580分或者600分以上，都可以獲得3000元左右的額度。從這些產(chǎn)品當時的不良情況來看，螞蟻的模型還是有相當強的借鑒意義的。

另一個值得一說的，是授信風控所處的技術(shù)階段，在17年的時候，某信已經(jīng)做了大數(shù)據(jù)風控，這也是某信上市的一個賣點，目前大數(shù)據(jù)風控已經(jīng)是行業(yè)基礎(chǔ)了。20年某支付拿到了小貸牌照，有牌照后按政策要求，就必須要做自己的風控系統(tǒng)了，當時某支付已經(jīng)做到了智能風控，通過機器學(xué)習(xí)去訓(xùn)練自己的風控算法。整體來說，風控這塊技術(shù)應(yīng)用還是比較領(lǐng)先的。

4. 運營

在風控這邊的運營可能參與的場景，主要有兩個，一個是通過用戶行為數(shù)據(jù)識別監(jiān)控欺詐用戶，另一個是通過周邊業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集輔助風控。但是這兩個其實都是風控和大數(shù)據(jù)主導(dǎo)的，運營主要配合使用，所以也不再詳細講了。

二、請放款

1. 業(yè)務(wù)

下面講一下請放款階段。請款放款之所以放在一起，是因為它其實是一體兩面的，用戶請款，平臺放款，所以把它放在一起。請放款的流程，也是相對較簡單的。用戶去申請?zhí)岈F(xiàn)，資方進行貸中風控，如果風控沒有問題，就會進入到第三個階段放款。從提現(xiàn)到放款中間，資方會再次查用戶的信息，比如征信，來判斷用戶在申請到放款期間，資質(zhì)有沒有變化。如果資質(zhì)有下降，他很可能會面臨額度下降、額度凍結(jié)、放款失敗之類的情況。

2. 指標

這個階段關(guān)注的指標，主要是支用率和支用金額。支用率拆解下來有借款申請率和借款通過率，還可以分成新老用戶的不同客群指標，還可以按用戶注冊或授信時間，拆分成近期新戶、遠期新戶、近期老戶、遠期老戶。支用金額可以拆解成支用用戶數(shù)、支用件均，客群側(cè)的拆解，可以參考支用率。

3. 行業(yè)

這個階段有一個需要注意的點，就是借款通過率下降的問題。像某支付，資方最開始接的是眾安，眾安這個產(chǎn)品上線的第一年，借款通過率基本上都是在90%以上的。但是從第二年開始，借款通過率就出現(xiàn)了比較大幅度的下降，而且是持續(xù)性的下降，6個月內(nèi)就迅速從90%直接降到60%多。通過率的下降，對于助貸平臺或者是資方來說，都是一個比較頭疼的問題，因為它本質(zhì)來說是用戶質(zhì)量的下降。它的下降原因，可以分成兩種類型的用戶來看。

一種是新用戶，新用戶借款通過率下降，主要可能客群的問題。因為這部分用戶很可能同時向多個信貸產(chǎn)品申請借款，他就會存在多條的征信查詢記錄。因為用戶操作的時間差會導(dǎo)致信息不同步，會出現(xiàn)授信的時候征信還沒有問題，等到放款時候，這個用戶已經(jīng)有多條征信查詢記錄了，就會導(dǎo)致放款失敗。另外一種是老用戶，老用戶會有兩種情況，一種是授信完沒有發(fā)起借款，授信跟首次借款之間相差的時間比較久，用戶的信息在這段時間內(nèi)發(fā)生了變化，導(dǎo)致最終貸中風控不成功。

另外一種，是用戶已經(jīng)借款了，他復(fù)貸借款時候被攔截。復(fù)貸風控被卡的原因，常見于用戶多次借款，已經(jīng)到了逾期危險次數(shù)的情況。資方根據(jù)復(fù)貸次數(shù)判斷這個用戶的資質(zhì)是否下降到了危險區(qū)間，如果是，就會風控攔截。

之前在某信的時候，他們的風控專家有一個在行業(yè)里邊都比較有名的論斷，他認為一個正常的用戶，在復(fù)貸過4次之后，這個用戶的價值就開發(fā)完了，因為復(fù)貸4次后，用戶的逾期風險會大幅度的提升。這個結(jié)論是通過某卡貸自己的授信、逾期數(shù)據(jù)得到的。

我們?nèi)シ治鲞@個結(jié)論的時候，認為現(xiàn)金貸用戶，有借款次數(shù)的危險邊界或者叫生命周期。一個正常的用戶，不可能連著不斷的去借款。如果累積借款到4次，就說明這個用戶收入和支出的匹配上，大概率存在問題。這些問題，可能是賭博、無法節(jié)制的消費欲望，也可能是想借錢創(chuàng)業(yè)、投資，改變命運，無論他的原罪是什么，這種類型的用戶，一定是非常容易逾期的，也就需要風控的重點關(guān)注。

當然，這是18-20年左右的結(jié)論了。現(xiàn)在很多助貸平臺為用戶開多卡授信，以提升用戶綜合授信額度，以提升整體放款金額，實質(zhì)上是鼓勵用戶多頭。這種情況下，即便是一個好的用戶，質(zhì)量也是在飛速下降的。資方風控稍微緊一些，貸中被拒也就不奇怪了。

4. 運營

接著看下這個階段需要做的一些運營工作。一般來說用戶完成授信后，在一定的時間內(nèi)，一定會產(chǎn)生借款。因為他經(jīng)過前面那么繁瑣復(fù)雜的步驟，完成了授信的過程，就可以說明他是一個有需求的用戶，有需求就一定會去借款。所以其實運營側(cè)想推動用戶主動去借款，是比較困難的事情。因為現(xiàn)金貸用戶本身就是強需求驅(qū)動，當前比較緊急，有需求的用戶都已經(jīng)去借款了。用戶當前沒有借款，可能只是還沒有到需求節(jié)點。

這個階段的運營觸達主要有幾種。一是純內(nèi)容的觸達，有的用戶過了一段時間會忘記他在這邊還有一個額度，純內(nèi)容觸達就是對他做一定的提醒。第二種是還款券，還款券邏輯比較簡單，助貸方自己出成本做功能就可以，可以最先上線。第三種是免息券，免息券因為要跟資方做成本和功能上的合作，又有各種信息傳輸，一般是最后才能上的。這幾種觸達內(nèi)容整體看下來，免息券會比還款券或內(nèi)容觸達，效果好很多。即便是免息券的最高減免金額和還款抵扣金額一致的情況下，免息券效果也會比還款券要好。

這個階段的用戶分層邏輯是比較簡單的，按用戶的行為深度、沉默周期、需求強度評估等，進行防沉默、失活召回、沉默召回觸達就行。

這個階段的觸達通道主要有APP內(nèi)彈窗、PUSH、短信、智能外呼、人工外呼等手段，其中PUSH效果最差，短信效果其次，智能外呼效果會好一些，然后是人工外呼和APP內(nèi)彈窗。在運營時，APP內(nèi)彈窗是實時觸達，基于用戶旅程定點觸達即可。PUSH和短信要基于文案的“六大元素”（稱謂、歡迎語、賣點權(quán)益、時效限制、社會證言、行動號召）進行AB正交實驗，相同人群的不同文案轉(zhuǎn)化可能相差10倍，而且結(jié)果也可能是反直覺的（不一定權(quán)益描述越清楚效果越好）。智能外呼和人工外呼則需要不斷AB測試優(yōu)化話術(shù)SOP，并控制好智能外呼和人工外呼的順序。

觸達的形式，第一階段通常是手動AB。得到較好結(jié)果后，第二階段做觸達策略的自動化固化，再配合對特殊或重要客戶的手動取數(shù)觸達。第三階段要基于對用戶旅程的實時數(shù)據(jù)，基于用戶在業(yè)務(wù)流中的旅程節(jié)點和時間節(jié)點，進行分層分類的實時自動化觸達。這塊兒大家如果有興趣，后面我單獨開一篇來講。