风险策略调优中重要的三步分析法

如何通过额度策略的调优，达到最大利润的平衡。比如当给到某客户3千的额度时候，相信大家也在思考相关额度是否可以调整到4千或者5千，或者甚至降额至2千，这时公司的盈利才是最大化的。
相信这个问题，也是很多做风险贷前策略的同学经常面临的问题。额度如何调优，并且寻找平衡点达到利润最大化。
在上周的课程中，我们给大家介绍了以下常规化的操作流程，本次我们介绍最常用的三步法：

第一步：制定无差异化授信
一开始是无差异化的额度，所谓无差异也就是同一客户同一价格。
这里有几个需要注意的问题是，当风险决策集合不稳定的时候，切不可进行额度调整。比如在决策集中的通过率指标，还在往上调的时候就不要做额度调整。因为这有多个不同的变量来决定着最终的目标，后续有相关的波动数据，我们搞不清楚是哪个变量导致的。

第二步：模型切分后授信额度分析
也就是客群的分层，在这里我们需要借助评分模型等工具，对客群进行不同风险的划分后再制定差异化的策略，这样才能制定的策略效果能进行对比。

第三步：区间合理性分析（策略二次调优）与迭代额度策略
区间合理性分析，针对每个区间调整一个合理性的值。需要结合贷后指标来进行调优，再迭代额度策略。当做完额度策略感觉效果不好的时候，还是会回到无差异化授信额度（也就是发现额度调优实在盈利不太可观，且做不下去时，还是可以重做一个无差异化的额度授信）。
以下我们以一个实际场景中案例给大家深入解析以上的额度调整三步法。

案例实操：
假设有某现金贷产品，在上线一段时间待风险决策集文档后，我们进行了相关的额度策略的调优，整体的实操细节如下：
①：假设在同额度无差异化授信坏占率为12%，基础额度为2000元，用客群的分层中，将客群按照相关的风险等级划分为五类等级，分别是A/B/C/D/E。
②：然后根据基础额度2000元，我们将整体额度统一提高25%至2500元，且统一费率（利息）定位12%
③：在进行相关的AB测试调整后，我们对比不同等级之间坏账率的数据情况，至此得到以下数据详细情况：
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如上述，额度的提升总会伴随着坏账的提升，但坏账有所攀升不代表这就不赚钱，至此基于本次的数据，我们便有了以下不同组别的盈利的测试数据，（以下分别是A、B、C、D、E这五个无别一一测试相关数据）：
A组：
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B组：
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C组：
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D组：
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E组：
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经过调整后，从以上的数据可以发现，AB区间调额后相比之前都是盈利的，也就是A区间可以继续提额大于500，B区间提额500适当。而CDE不建议继续提额，CD区间需要缩小提额幅度，特别是E区间不支持提额。以上调整后二次优化额度授信策略。
以上是我们本次跟大家分享的风险额度策略调优中的三步分析法，另外关于额度策略中，我们关注的内容还有：
①额度模型与决策模型是否可以共用？也就是当我需要额度跟决策集都同时调整的时候，我该如何操作？
②当我们的额度不仅局限在风控的内部，也就是在配合运营去实现利润的情况下。比如为了打开市场需要将利润放低一些，这个该怎么实现？
③如何增加放款量？如何将放款量提升，比如从2个亿增加到3个亿。在这个过程中如何释放风险会相对好一些，怎么严控风险。
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