电商贷中不得不知的几个核心要点
文摘
社会
2024-07-09 08:29
广东
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在电商领域中，一直都有这样的场景:
对于电商企业而言，资金短缺是经常出现的问题，尤其是在目前疫情状况下，经济下行，营业额逐渐降低，现金流紧张，企业这时就会考虑去借贷融资。
有需求就有供给，目前许多金融机构都有相关的电商信用贷业务。而作为其中的风控岗的童鞋，则需要基于电商相关数据，如针对电商/支付数据开发的信用资质分的场景，或是与电商渠道合作的助贷业务场景，再或是电商本身的风控场景等，部署相关的风控策略流程和模型。但这里相关的风控的工作的重点与难点，相信这也是一直是困扰各位电商从业领域同学的内容。
对于电商企业而言，资金短缺是经常出现的问题，尤其是在目前疫情状况下，经济下行，营业额逐渐降低，现金流紧张，企业这时就会考虑去借贷融资。借贷的渠道中，电商信用贷是一个比较好的融资方式，例如国内电商平台里淘宝的电商贷，京东的京小贷，京e贷，跨境电商平台里连连的订单宝，pingpong的指日达等。
电商信贷和个人信贷一样，都是纯信用贷款，无需担保和抵押，不同之处在于电商信贷的申贷人必须是电商平台的卖家，卖家以小微企业为主，所以电商信贷也是小微贷的一个细分场景。风控的授信以平台上店铺的经营记录和客户个人信用资质为基础，在授信额度上最高可以达到300-500万，在借款期限上，电商贷的期限相对比较短，一般为30天或者3个月。
1）电商平台自建小贷公司，用自有资金对外提供贷款，这种模式是平台做风控，资金和数据都是平台自己的。2）电商平台与银行，保理公司等资方合作，平台把自己的用户和数据推给资方，资方来对用户审核并放款，风控主要由资方来做。3）资方与第三方数据提供机构（ERP,物流,支付机构）合作，第三方机构上有电商平台用户的经营，交易等数据，第三方机构将数据和用户推给资方，资方来做放款，风控主要由资方来做，这种模式和第2种有点类似。
由于电商卖家的还款来源很大一部分是店铺的营业利润，所以在做贷款审批时，我们不仅要看店铺当前经营是否良好，也要预测其未来的经营情况。关于经营数据的主要来源，一是电商平台，二是第三方数据提供机构，比如提供ERP服务的公司，上面就有商户的交易，库存记录，三是数据供应商根据获取到的经营数据衍生出的反映经营风险的产品。下面笔者将基于电商信贷这个场景，介绍经营预测模型是如何开发的。反映经营情况的底层数据有这么几类，一是店铺的基本信息，包括经营时长，店铺星级/评分，店铺粉丝数等。二是订单明细数据，这块是数据挖掘的重点，包含了下单数量，金额，发货收货时间等，三是买家对于店铺产品的评价数据，产品的口碑也能侧面反映未来的经营状况。四是电商平台对于店铺的一些绩效，运营指标，例如准时发货率，缺货率，漏发率等。
上述4类底层数据，店铺基本信息和电商平台绩效指标可以直接拿来用，而订单数据和评价数据都是明细类的数据，需要做特征的开发衍生。我们先从明细数据蕴含的信息出发，思考哪些东西是跟经营情况相关的，例如下单量，销售额(GMV)，订单取消/退货/退款率，买家复购率，好评率等。然后我们根据"时间窗口+衡量主体+聚合函数"这个时间窗口特征的范式来展开需要开发的特征。笔者将需要衍生的特征按业务理解分为了四类：1）经营统计类，即根据时间窗口对订单量，金额，退货率这种做汇总统计2）经营稳定性类，用户的经营情况如果很不稳定，时好时坏，那后面的还款也会不稳定。3）经营增长类，我们希望用户的营业额是稳步增长的，这样店铺才能可持续发展，经营增长特征也能对后面的提额有参考作用。4）买家评价类，买家对店铺产品的口碑直接影响到未来的销量，买家主要关心产品的质量，发货和收货的及时率等。
以上关于电商贷的相关内容，给各位童鞋准备了一个训练营的内容，详情如下：
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A老师 ：
①从年电商贷从业经验，历任模型经理，专家岗，擅长信贷风控模型；
②某大企金融线模型团队长Leader，头部金融科技事业部经理；
③风控模型专家岗，擅长信贷风控模型的全流程的开发与搭建；
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②多年消费分期金融从业，搭建过相关场景业务数据模型与全流程风控体系
二.课程授课时间：八月份
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