拒绝客户捞回方法

文摘   Science/technology   2024-09-03 08:32   广东  
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背景

目前是一个流量为王的时代,谁掌握了流量,谁就掌握了话语权,而对于金融机构来说,更是如此,随着获客成本的逐渐提高以及存量客户的逐渐增多,如何对客户进行运营,将是考量金融机构的一个重点和难点。


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目的

对于存量的客户进行运营,常用的办法是进行提额或者给予利率优惠,而对于申请失败的客户怎么处理呢,从拒绝的客户中捞回一部分客户,则成为了一种大胆的尝试,如果使用恰当,在一定程度上可以减少获客成本,提高金融机构的整体收益。


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寻找合适的规则

为了将部分拒绝的客户捞回来,就需要选择合适的规则,那么怎么去选择合适的规则呢?可以通过以下维度去衡量规则是否可以放开。

3.1反欺诈规则

反欺诈规则是风控的第一条防线,对于被反欺诈规则拒绝掉的客户,不要去放开,不要去做任何尝试,否则一旦坏账爆发,是承担不起的。

3.2多头规则

多头规则是目前进行捞回拒绝客户的一个重点调整规则。


每家金融机构都对自己的多头规则有一个阈值设定(比如80%),当大于阈值的时候,那么客户全部拒绝。那么在进行客户捞回的时候,便可以尝试将阈值增加(比如90%),同时选择一些单位好,收入比较稳定,有资产的客户,去做一个捞回尝试。


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寻找合适的规则

常用的捞回方法是迭代法,接下来将讲述怎么利用迭代法去捞回客户。


我们知道在客户申请贷款的时候常用的是申请评分卡,通过LR模型将申请客户的各个条件转化为变量,从而生成一个分数,大于这个分数的客户通过,然后进入到后续的额度策略,低于这个分数的客户拒绝。


4.1 降低分数阈值

为了增加一部分捞回客户,我们通常会通过策略将通过客户的分数阈值降低(比如原来是700分通过,现在改成680分)

4.2 增加规则

在降低了通过客户的分数阈值的时候,再增加一些强规则(比如年龄、工作单位、收入等),便于整体策略的实施。

4.3捞回客户监控

对捞回客户进行单独监控,当捞回客户满足整体风险要求时,保持日常关注,当表现期完整时,则可以成为通用的一套规则,当捞回客户风险明显提高时,则返回第一步,评估分数阈值的降低是否合理,如此反复,最终确定是否需要进行捞回客户。



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评估捞回客户风险

当决定对客户进行捞回的时候,决定了要变更的规则,是不是就可以了?当然不是。


当决定了变更规则的时候,就是开始设置对照组进行参考,然后从业务量影响最小的开始做实验,并设置一定的不良率阈值范围。


比如大盘的不良率阈值范围是3%,那么对照组的不良率阈值范围就设定在1.5%,当超过一定阈值的时候,就要仔细判断究竟合不合适,不能最后竹篮打水一场空。



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捞回客户的监测

对捞回客户的监测可谓是重中之重,因为捞回意味着将本不应该通过的客户通过了,那么他们的风险情况是完全未知的,就是每天进行关注。


贷前监控:主要监测捞回人群的稳定性。整体而言,捞回人群应该相对平稳,如果突然发现某一天,捞回人群数量急剧增加,那么就要关注,是否捞回策略已经被进行攻击。


贷后监控:监控的主要就是贷后的风险指标表现,比如首逾率、vintage表现,尤其和大盘的表现进行对比,一旦发现势头不对,就需要排查问题原因。



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结论


捞回客户是一种盘活存量客户的尝试,所以开始准备的时候,一定要想好万全。


根据笔者的经验,为了有效控制捞回客户的风险,会用大盘余额的1%-2%先做小范围的尝试,同时将这些客户的利率适当的提高、采用单笔授信的方案,也可以将客户的分期期数减少(比如先开始设立1期、3期),等捞回客户整体稳定了以后,再逐渐扩大捞回客户范围。


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