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在当前信贷环境下，老客户的维护对于金融机构的稳健运营至关重要。随着获客成本的增加和利率的规范化，新客户的盈利空间日益缩小，而老客户的复借成为提升产品收益的关键。因此，老客户流失的预警和运营策略对业绩的贡献日益凸显。
面对流失用户，召回的难度和成本远高于预警。已流失用户可能已卸载应用软件，对产品不满或无借款需求，使得召回效果不佳。因此，通过模型预测潜在流失用户，并配合差异化运营策略，是更为经济有效的手段。
如果把信贷用户比喻为一个水池，每天有新的水注入（新客），也有部分水流出（流失用户），没有流出的水暂时停留在水池中。对于已经流出的水再让它回流到池子中，需要花费更多精力（信贷行业中, 一个新用户的拉新成本是维系一个老用户成本的5倍以上），而我们更希望用户池能够不断地扩大。
流失预警，就好比在出水口新增一道过滤装置，在即将流出的时候设置提醒，同时，让出水速度更慢一些。因此，我们需要根据产品的特点，当用户出现了流失的先兆，在用户还未流失之前进行预警，及时进行干预，更大可能性地挽回用户，把用户流失率控制在风险点以下。
在建立流失预警前，我们首先要做的，就是弄清楚用户是在什么情况下流失的，通过运营数据建立模型，并制定相关的运营策略，当用户行为符合流失模型定义时发出警告，敦促业务人员进行针对性地调整，预防流失在信贷风控领域，客户流失是一个复杂的现象，可能由多种因素引起。
1. 刚性需求导致的流失（自然性流失）： 客户可能因为生活中的重大支出需求，如购房、购车、教育支出等，需要动用原本用于信贷的资金。这种情况下，客户流失是出于刚性需求，而非对信贷服务的不满。金融机构可以通过提供更灵活的还款计划或短期贷款产品来缓解这类流失。
2. 失望性流失： 客户可能因为对信贷产品或服务的不满而选择离开。这可能包括对贷款利率、还款条件、客户服务或信贷审批流程的不满。此外，如果客户的贷款体验不佳，如审批时间过长、服务响应慢等，也可能导致失望性流失。金融机构需要通过持续改进服务质量和客户体验来减少这类流失。
3. 竞争性流失： 当客户发现市场上有更具吸引力的信贷产品或金融服务时，可能会选择赎回现有信贷并转向竞争对手。这可能包括更低的利率、更灵活的还款选项、更高的贷款额度或更优质的客户服务。金融机构需要密切关注市场动态，不断创新和优化产品，以保持竞争力。
4. 信用状况变化导致的流失： 客户的信用状况可能因多种原因发生变化，如失业、财务危机等，这可能导致他们无法继续承担现有的信贷责任，从而选择提前还款或违约。金融机构需要通过有效的信用评估和监控机制来识别和管理这类风险。
为此，需要前瞻性地发现各种风险隐患源头，提前做好用户流失预防。在金融数字化转型过程中，许多商业银行运用机器学习等技术，有助于构建早发现、早介入、早处置的风险预警体系，从而有效防范化解各种潜在的金融风险。
在金融信贷领域，流失预警的方法可以通过多种技术实现，每种方法都有其独特的优势和应用场景。
数据驱动预警：
利用统计分析和机器学习技术，从历史数据中学习风险模式，构建风险评估模型。例如，工商银行通过构建基于大数据的智能化风控体系，实现了对信贷与投资风险的集约化、智能化和立体化管控，有效防范和化解了部分融资风险。
行为分析预警：
通过深入分析客户的交易行为和还款行为，识别异常模式，预测违约风险。例如，某银行通过分析客户在社交网络上的人际关系以及与信贷相关的网购、贷款等数据，发现间接联系客户的还款行为对评估信贷风险具有重要作用。
市场环境分析预警：
考虑宏观经济指标和行业趋势对信贷风险的影响，及时调整风险管理策略。例如，PESTEL分析模型从政治、经济、社会、技术、环境和法律六个方面分析环境因素对企业的影响，帮助企业把握市场变化，减少决策失误。
技术集成预警：
将大数据、云计算、人工智能等技术与风险管理模型相结合，实现对风险的实时监控和预警。例如，浙商银行利用大数据风控平台，实现了金融风险管理和预警的数据化、移动化。
智能算法应用：
运用先进的算法，如神经网络、GBDT、随机森林等，进行精准的人工智能交易反欺诈模型研发，以识别定位欺诈交易。工商银行采用这些技术在每秒上万笔金融交易中实时甄别出欺诈交易。
风险管理系统：
构建风险管理系统，实现风险的监测、追踪、预警和预测。例如，恒丰银行的信用风险预警系统通过整合内外部数据，加强风险监测和审查的全面性、准确性、及时性。
实时事中交易反欺诈平台：
建立实时事中交易反欺诈系统，有效防控欺诈风险。工商银行已建立集团企业级反欺诈管理平台，实现了对反欺诈的事前、事中、事后全流程监控。
预警规则体系：
构建并推进小企业风险预警规则、零售风险预警规则、资产池预警规则等预警模型的建设，形成涵盖司法、工商、物联网等数据的预警规则体系，实现风险客户提前预警。
小企业经营性贷款贷中预警监控框架设计可以概括为以下几个关键组成部分：
数据来源
资金数据：监控企业的资金流动情况。
征信数据：分析企业的信用记录和信用评分。
经营数据：评估企业的经营状况和财务健康。
舆情数据：监测与企业相关的公共舆论和新闻报道。
黑名单数据：识别企业是否出现在风险黑名单中。
法律数据：检查企业是否有未解决的法律纠纷或诉讼。
反欺诈数据：分析潜在的欺诈行为和模式。
工商数据：利用企业注册和运营相关的工商信息。
策略设计
评分+预警规则：结合评分模型和预警规则来动态评估贷款风险。
流程管理
全流程管理：确保从贷款发放到收回的整个周期内风险得到监控。
闭环管理：建立一个反馈循环，以持续改进风险管理策略。
预警触发机制
触发式预警：对高风险客户进行重点监控，一旦检测到风险信号立即触发预警。
系统技术和人工辅助
决策系统：使用先进的决策系统支持风险评估和管理。
技术框架：采用灵活的技术框架，使金融科技更易于集成和智能化。
人工辅助：贷后人员筛查过滤，确认风险等级与应对措施。
通过这个框架，金融机构可以更有效地监控和管理小企业经营性贷款的贷中风险，及时发现并响应潜在的风险事件，从而保护资产安全并优化贷款组合的表现。
小企业经营性贷款-贷中预警监控内容来源：《普惠业务数字化2天线下训练营》，北京场。
流失预警模型的构建是一个系统工程，涉及数据科学、风险管理与业务策略的综合运用。构建一个有效的信贷流失预警模型是一个多步骤、迭代的过程，需要风控策略分析师和风控模型工程师的紧密合作。通过不断优化和更新模型，金融机构可以更好地管理信贷风险，保护资产安全，同时提升客户满意度和忠诚度。
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