基礎概念
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信貸業務：
就是評估信用然后貸款的業務，是金融機構最重要業務和贏利手段。 -
信用管理：
信用表示先買后付，用信用值來預支；管理就是評估用戶的信用值，根據信用情況來制定不同的風險規避策略。 -
風險控制：
就是對用戶風險進行管理和規避的過程。
對於預測信用較差的人，貸款機構一般是不會向其放款的，即便放款，為了抵御風險，也會給予其較高的利息與較小的貸款金額。 -
風險數據分析：
風險評估不能拍腦袋，要用已有信息來分析，最重要的技術手段就是風控建模。
數學家雅克布·伯努利曾說過：“數學公式不能讓我們預見未來，認為數學公式可以預見未來就好比相信巫術。”
但風險數據分析的所有的預測能力皆源於對現有數據進行整理、歸納、抽取。利用模型輸出未來事件的期望軌跡。 -
風險建模：
在信貸風控領域，建立統計模型的過程、
傳統的風險建模是基於廣義線性模型建立的，其理論主要圍繞統計學展開，使用的工具包括SAS、R、Python等。 -
資產質量：
通常用來指代金融平台的逾期情況和總收益狀況。
風控相關的基本指標:
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年度百分率（Annual Percentage Rate，APR）：
復利計息，通常是按一年一次來計算的利率。借款人借款1000元，借期一年，利率為8%。
如果在一年期滿后，該借款人支付了1000元再加80元的利息，那么APR與利率是一樣的：80/1000=8%。
但是，如果貸款人此前收取了25元的服務費，借款人實際只借到了975元，而不是1000元，支付105元而不是80元，那么APR計算如下：105/975=10.77%。 -
應收賬款（Accounts Receivable，AR）：
截至觀察時間點，用戶當前所在賬期的應收賬款。
賬期就是從借出到回款的周期。 -
賬齡（Month Of Book，MOB）：
資產放款月份。
MOB0表示放款日至當月月底，MOB1表示放款后第一個完整的月份，MOB2表示放款后第二個完整的月份。
其最大值取決於當前產品的周期，如12期產品最多存在MOB12。 -
逾期天數（Days Past Due，DPD）：
已逾契約書約定繳款日的延滯天數。
貸放型產品自到期當天開始計算，如DPD0為到期當日，DPD1為逾期一日，DPD7為逾期一周。 -
逾期期數（Bucket）：
逾期的月份數。
逾期1個月記為M1，逾期2個月為M2，逾期3個月以上可以記作M3+。 -
逾期階段（Stage）：
分為前期、中期、后期和轉呆賬。
一般將M1（1～29）列為前期，M2～M3（30～89）列為中期，M4（90+）以上列為后期，已轉呆賬者則列入轉呆賬。 -
即期指標（Coincidental）：
計算延滯率時常用的兩種方法之一，以當期各逾期期數對應的延滯金額/應收賬款（AR）。 -
遞延指標（Lagged）：
計算延滯率時常用的兩種方法之一，為延滯金額/上月應收賬款。
若單純想了解各月資產質量結構，可使用即期指標，但若想精准追溯到逾放源頭，建議采用遞延指標。
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留存率（Retained Rate）：
實際分為人頭留存率（用戶復貸占比）和余額留存率（復貸金額占比）。 -
提現率（Withdrawal Rate）：
使用提現功能的客戶占比。 -
額度使用率（Credit Utilization Rate）：
用戶使用額度占總額度的百分比。 -
復借率（Reloan Rate）：
用戶還款后再次貸款的概率。主要用於循環貸產品。
風控相關的風險指標
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延滯率（Delinquent Rate）：
計算可分為即期和遞延兩種方式，除了各逾期期數，也會觀察特定Bucket以上的延滯率。
如M2+的Lagged和M4+的Lagged等指標。
如M2+的Lagged，分母為兩個月前應收賬款，分子為本月M2（含以上）尚未轉呆賬的逾期金額。
M1落入M2以上可確認為無意還款或蓄意拖欠。 -
不良率（Bad Rate）：
當月不良資產數/總資產數。用於描述平台。定義除了逾期戶外，可能還包含各式債務協議及高風險控管戶等。 -
轉呆賬率（Write-Off，WO）：
當月轉呆賬金額/逾期開始月的應收賬款。
經過年化換算之后，月轉呆賬率轉換為年損失率。 -
凈損失率（Net Credit Loss，NCL）：
當期轉呆賬金額-當期呆賬回收即為凈損。通常NCL與WO一並列示。
NCL的計算方式為凈損金額/逾期開始月的應收賬款，通常也以年化形態為主。 -
累計轉呆賬率：
主要目的是觀察期滿客戶的累計損失率，計算樣本為已屆滿總期數后的N期客戶，計算公式為：分母案件第1～（K+N）期的轉呆賬總金額/已滿（K+N）期案件的初貸總金額。
K表示總期數，N表示轉呆賬所需期數。最后1期應繳金額若延滯，經過N個月后才會轉為呆賬。轉換為年化后才較容易解讀，可精確計算該產品整個生命周期結束后的實際損失率，但在中長期貸放產品中較少使用。 -
負債比（Debit Burden Ratio，DBR）：
測試客戶還款壓力的常用指標，計算公式為：總無擔保債務歸戶后的總余額（包括信用卡、現金卡及信用貸款）/月收入。不宜超過22倍。 -
月負比：
另一種衡量還款壓力的指標，計算公式為：（推估每月各項貸款月付額+最低生活費）/月收入。 -
平均額度：
主要用於觀察不同產品及群組間額度的差異。 -
風險等級（Risk Grade）：
用來進行客戶分群的方法。越來越多的銀行采用信用評分來進行划分。 -
命中率（Hit Rate）：
指控管后一定時間內客戶發生延滯的幾率，用於信用卡的中途授信及早期預警報表。
命中率過低可能表示風險判斷方向有誤。 -
可用余額（Open To Buy，OTB）：
常與命中率指標一同出現，計算方式為先找出證實控管命中的客戶，再匯總這些客戶遭控管時的信用卡可用余額。
該數字可視為銀行因控管而減少的損失。 -
遷徙率（Flow Rate）：
觀察前期逾期金額經過催收后，仍未繳款而繼續落入下一期的幾率。 -
首次還款逾期（First Payment Deliquency）：
其描述的是一種客戶占比。用戶授信通過后，首筆需要還款的賬單，在最后還款日后7天內未還款且未辦理延期的客戶比例即為FPD7，分子為觀察周期里下單且已發生7日以上逾期的用戶數，分母為當期所有首筆下單且滿足還款日后7天，在觀察周期里的用戶數。常用的FPD指標還有FPD30。 -
預期損失（Expected Loss，EL）：
根據歷史數據，預估策略或模型變動后的損失。 -
收入負載（Debt To Income，DTI）：
每月應償還債務與每月稅前收入的比例。
信貸風控架構
- 風險的管控並非由一個模型或一條策略就能完成，通常需要多方人員配合，通過多環節把控，才能有效控制風險並最大化收益。
- 常見的准入模型、額度管理模型、營銷模型、流失預警模型、催收模型等，僅僅作為相應板塊的風險管控手段，嵌入在該板塊的策略系統中使用。
- 例如，流失預警模型分數處於不同閾值之間時，會使用不同的營銷手段對用戶進行挽留。
- 又如，催收評分卡模型分數處於不同閾值之間時，會使用不同的催收手段，如簡單的到期短信提醒或通過人工撥打電話來進一步提醒。
用戶四要素包括身份證號、姓名、手機號、銀行卡號。
授信是確定可貸款額度，定價是確定貸款利率。比如：用戶的信用評估結果越好，平台授予用戶的可貸款額度就越高，且貸款利率越低。