以放款额度为抓手的零售信贷数字化风控策略

我是正阳，很高兴能够通过文字认识你

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1.零售信贷业务风控流程

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在数字化转型和金融科技的持续赋能下，各类金融机构零售信贷产品的全生命周期风控流程都相对成熟且趋于标准，不论是商业银行、消金机构还是互金平台，不论是消费贷、现金贷亦或是信用循环，风控核心主要包括准入、反欺诈、授信、定额定价、以及贷中、贷后等几个环节，其中：

• 贷前：重点是准入、反欺诈、授信、定额、定价；

• 贷中：重点是行为监控预警和额度管理；

• 贷后：重点就是复贷和分层催收；

那么，针对如此琳琅满目的零售信贷产品，在较为标准的全生命周期风控流程中， 如何区分不同业务风控策略之间的差异？又如何识别不同信贷产品的风控重点？这是一个比较有趣并值得风控人玩味的话题。

为回答上述问题，我们先一起回顾下零售信贷业务相关的基础知识。

本文5971字，建议阅读时间：10~15min

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2.零售信贷业务基本属性

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互联网消费信贷，主要指借助网络完成线上的审核、放款、消费、还款等业务流程。与专注于大额产品面向高净值用户的传统消费金融相比，互联网消费信贷主要专注于提供小额、无抵押、无担保的消费贷款，具有“单笔授信额度小、服务方式灵活、贷款期限短、申请流程便捷、到款迅速”等特点，是传统消费贷款的有效补充。

2.1 广义与狭义消费信贷

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通常而言，消费信贷有广义和狭义两种定义方式：

• **⼴**义消费信贷：包括①传统商业银⾏向消费者发放的住房按揭贷款、汽⻋贷款、信⽤卡和其他贷款等；②持牌消费金融公司向消费者提供的家装贷、购物分期等，③新兴的互联⽹消费信贷等，其往往基于⽹上购物等消费场景，为消费者提供线上购物分期服务。

• 狭义消费信贷：是从广义消费信贷范畴中去掉传统商业银行车贷、房贷后剩余的部分。

狭义消费信贷，又特指零售消费信贷，本文即将介绍的主要内容即为零售信贷数字化风控策略。

2.2 零售信贷业务分类方式

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零售信贷业务的分类方式可谓多种多样：

• 按是否有明确借款用途，或者有无直接消费行为，可分为：①**消费贷，与消费场景强关联，包括信用卡业务；消金公司与商户合作的教育、租房、医美等消费分期业务；蚂蚁花呗、京东白条、美团月付、抖分期等交易分期或账单分期业务；②现金贷，**与消费场景弱关联，包括银行消费贷款；消金公司信用贷款；蚂蚁借呗、京东金条等；

• 按互联网场景属性或经营方式，可分为：①线上（互联网）；②线下；③自营；④联营；

• 按放贷主体，可分为：①商业银行；②消费金融公司；③互联网小贷公司；④其他融担公司等；

还有多种分类方式，这里就不一一列举。

2.3 放贷主体与客群定位

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受监管部门的合规要求和放贷牌照的影响，不同类型的放贷主体，在融资方式、成立门槛、展业方向等方面，均受到一定约束，各机构为保证业务利润可以cover各类经营成本和不良损失，在推出任何一款零售信贷产品时，基本都有明确的客群定位以及客群所覆盖的特定场景。

2.4 产品特性与审批模式

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当目标客群和场景确定之后，信贷产品的几个核心要素也就确定了，包括贷款要求、资金用途、借款利率、放款周期、放款额度（最大、最小、件均）、还款方式等，那涉及的业务模式、渠道、审批流程、以及数字化风控架构也就大致确定了。

由此可以看出，不同机构不同类型的产品，在较为标准的全生命周期风控流程中，依然会有非常多个性化的差异。不同融资成本的产品，必然对应不同的定价，也就对应不同的客群和不同的风险容忍度，那么在产品期数、产品利率、件均额度以及一些其他产品特性上面，就会形成一些比较鲜明的规律，比如：

• 服务客群相对下沉，风险容忍度对应就会较高，推荐产品利率就偏高，授信额度相应也就较小，期数通常相对也较短；  

• 服务客群相对优质，客户逆向对额度、利率、期数的敏感度较高，推荐的产品对风险的容忍度也就会更低，相应的风控流程也就越严格。

由此可见，利率、额度、期数、风险等因素之间，通常会有一个对应关系，而且大概率是线性关系。那我们是否可以理解：**对于以数字化为基础的零售信贷业务，放款额度范围相似的产品，风险容忍度会相似，风控流程和重点就会比较相似；反之，放款额度范围差距较大的信贷产品，风控的重点也就有较为明显的差别。进一步推敲，放款额度越大，风险容忍度越低；放款额度越小，风险容忍度越高。**那么，以额度范围或者放款件均为抓手，对我们理解不同信贷产品的风控手段及要点，应该是一个不错的切入点。

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3.以放款额度为抓手的数字化风控策略

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在对多家银行、非银等机构各类不同利率、额度、期数的产品进行调研后发现，根据额度范围，零售信贷业务大致可以分为四大类：微额、小额、中额和大额，额度区间粗略可估计为：

• 微额类：额度或件均在几千到小几万人民币范围左右；

• 小额类：额度或件均在十万上下；

• 中额类：额度或件均在二十到三十万左右；

• 大额类：额度约在几十万元至几百万元之间。

**风浪越大，鱼越贵！**各区间额度产品的经营情况，可以直接反映各机构对不同类型业务的风险把控能力，**能力越强，额度越大！**当然，各家机构对于具体怎么制定风险策略，更多是依靠自己的摸索和长时间的经验积累，可能与业务开展地域、范围有关，也可能与业务发展阶段有关，不过即便划分不完全准确，以额度范围来进行分类并且梳理风控框架，依然有很好的参考价值。

3.1 微额类

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3.1.1 审批流程

微额类零售信贷产品，因为件均微小，单笔放款所能产生的盈利非常小，所以从运营成本考虑，实施任何的人工操作流程都不值得，必须全程自动化审批，包括线上开户、申请、签约和提款等，需要摒弃繁琐步骤，实现秒批秒贷，满足客户体验。

3.1.2 风控要点

要点1：合作机构尽调

适合微额类贷款产品的客户一般都是长尾客户，不是银行传统意义的目标客户。因为渠道和成本的限制，传统银行通常无法直接高效获取这类客户，需要与第三方平台合作进行导流，常见的模式包括联合贷和助贷业务。互联网平台导流的客群质量是助贷类业务风控的第一道屏障，但通常因为一些合作模式的原因，第一道风控的有效性需要进一步评估，就需要银行进行二道风控。因此，银行在选择合作机构时，就要做好对合作平台的尽调，包括运营风险、品牌风险、舆情风险和客群质量等。一般在渠道流量接入的环节，就已经意味着对客户进行了初步的分群。

要点2：身份反欺诈甄别

微额类产品风控最重要的一环就是反欺诈。因为客户全程都在线上操作，对于申请流程的速度、体验要求非常高，而像银行助贷业务的过程中，更是没有任何节点与客户直接接触，所以反欺诈识别，首先要确保借款是由客户本人按照自己的意愿申请。传统银行的线上反欺诈能力不是强项，理想的模式是与专业的第三方反欺诈供应商进行合作，通过各种实时的反欺诈技术手段，最大限度排除欺诈申请，包括设备反欺诈、身份信息反欺诈、申请反欺诈等，尤其是涉及大规模的团伙欺诈。

要点3：征信白户识别

申请微额零售信贷的客户，有很多是人行征信报告白户，但这类客户并非完全没有借款需求，有些只是没有在银行借款的资质或偏好，而在其他互金平台上有过较为完整的借还款记录，尤其是年轻群体，相比额度和利率，他们对良好借款体验的需求会更高一些。因此，银行开展这类业务最好能够获取人行征信报告以外的其他借贷类相关的强征信数据，比如百融的借贷意向验证数据，可以覆盖绝大多数非银客群。

要点4：还款意愿评估

当确认客户申请的真实性后，需进一步评估客户的还款意愿和还款能力，就需要去关注他的多头借贷和共债情况。客户历史具有多次正常的借贷还贷是很正常的，当前具有适度的多头借贷也可以接受，但机构需要对客户当前在所有金融机构的共债总额有所把控，对近期明显高频率的借贷申请次数也要十分警惕。

3.2 小额类

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3.2.1 审批流程

小额类零售信贷产品，单笔放款所能产生的绝对盈利依然很小，所以还是要以数字化为基础的自动化审核审批为主。比起微额类零售信贷产品，小额信贷产品服务的客户资质相对来说更好一些，他们在选择产品的时候，有更为明确的目的，对额度、利率也更为敏感，反而在借款流程和服务体验上，会包容一些，所以客户在线上申请流程中，相对可以接受更为周全且细致的远程身份核实及反欺诈识别操作，也可以接受以分钟单位为时长的核批过程。

3.2.2 风控要点

要点1：反欺诈识别

小额类产品，对反欺诈的识别要求更高，除了基本的人脸识别、身份核验外，银行可以引进更多的反欺诈甄别手段，包括活体检测、声纹识别、文字问题选择回答等，着重加强团伙欺诈防范。

要点2：白名单形式

小额类业务的开展，可以不用像微额类业务一样特别强调审批速度和客户规模，更应该注重业务的有序稳定增长，服务好产品面向的目标客群，尤其对拥有辖区内各类优质白名单客户的城商行而言。区域性银行在实时反欺诈方面往往处于弱势，那么在第一道风控上，可以尽量采用白名单的形式，以便将更多的精力和措施放在审核客户的还款意愿、确定客户的风险定价和检查客户的贷后资金用途等方面。

要点3：关联场景结合

银行开展小额类业务，也可适度结合一些消费或经营的线上场景，哪怕一些只是弱相关的场景。场景结合的作用，主要是为反欺诈和还款意愿评估提供更多的数据支撑。

要点4：多头借贷

申请小额零售信贷的客户，虽然不少人是具有人行征信报告的，但征信报告中有价值的风险评估信息依然有限，所以也要关注其在非银机构的多头借贷情况。因这类客户大部分来源于名单，相对来说还算优质，所以针对这类客户的风控策略，就可以适当放宽，一般少量的短期逾期可以接受，重点要避免共债太高，警惕其在本机构首逾、三期以上的逾期以及在其他各处平台的多头借贷情况，包括借款次数和借款额度等。

要点5：额度评估

对于小额类信贷业务，一般无法详细评估客户的还款能力，尤其对于未接入公积金、社保等数据的区域型银行和非银机构。另外，即便可以较为准确的去判断客户收入，机构需要花费的额外的数据成本也会更多，性价比不算高。所以机构可以根据实际情况，结合年龄、地区、职业、学历以及可获得的一部分收入类基础字段，再配合所能获得的其他客户多头借贷总额、偿债压力等风险类数据，进行收益系数和风险系数交叉下的综合额度评估，来提高盈利。

3.3 中额类

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3.3.1 审批流程

中额类的产品，与微额和小额有一些差异。主要在于，中额类的消费类分期产品或者循环类产品，对客群质量要求都非常高，尤其是循环类产品，不仅要在申请授信环节对客户进行自动化核批，还要对客户每次线上申请支用时进行实时自动化审批，整个审批流程总时长可以适度放宽，但用户体验要求非常高，后续支用申请最好还是做到秒批秒到，并再次进行人脸识别及活体检测，在提升客户信任度的同时进行实时风险防控。

3.3.2 风控要点

中额类业务件均相对不小，如果被欺诈突破，银行将面临严重的损失。因此，银行在开展中额类业务数字化和线上化的时候，优先考虑从行内存量客户中发掘，从线下向线上过渡。

如果是从外部渠道获客，可以有两种选择：

要点1：白名单模式

• 第一种：偏线上，白名单模式，在与渠道合作方合作获客的过程中，银行可以利用各种资源对潜在申请客户进行过滤，保证线上申请的客户是申请者本人；

要点2：线下网点开户

• 第二种：偏线下，要求前来申请的客户先前往线下网点开户，完成线下身份核验和征信查询授权签字后，再回到线上执行后继业务操作，包括额度审批、支用审批、提前还款等，因为客群范围有针对性，所以这种方式对区域经理来说比较友好。

要点3：预授信

为避免新客被邀请来行开户后却被后续审批流程拒绝，银行可以提前对潜在目标客户进行预授信，充分发挥大数据的作用，避免误拒误放。

要点4：还款能力评估

中额零售信贷产品的大数据应用，重中之重就是评估客户还款能力，具体包括：

• 人行征信报告，关注历史逾期次数、个人身份信息历史修改次数、工作时长或注册经营时长等各项常规数据；

• 当地税务数据、社保数据等官方数据；

• 负面信息；

• 共债类数据；

要熟悉客户的综合资质、信用等级、收入情况、还款能力等；了解客户在其他金融机构所获取的授信额度、信用贷款、抵押质押贷款和为他人做的贷款担保等；同时要密切关注客户当下多头借贷和频繁借贷的情况，严格控制所有在贷总量和月还款总额；

要点5：额度管理

中额零售信贷产品，额度管理是重点。在授信额度有效期内，需结合行为模型、盈利模型等，做好自动化的预警处置机制。通过行为评分与盈利评分的交叉评估，可以较为准确的识别出不同级别风险和收益组合的客户，矩阵内，不同组合的客户，适用于不同的额度管理政策。

• 对高风险&低收益客户，严格压缩额度预算、控制风险，必要的情况下，及时停额；

• 对高风险&高收益客户，可将额度控制在一个合理的范围；

• 对低风险&低收益的客户，可适当降额；

• 对低风险&高收益客户，尽可能提高额度，提高收益；

• 对其他有疑问的客户，可暂时停额，经过有效核查后重新恢复额度；

• 对其他明确有问题的客户，要快速终止授信并转入提前还款流程。

要点6：案件分配

在完成开户核验授信、审批、签约、放款之后，应该及时将客户归属于分支行机构，并分配相应的客户经理进行持续的客户跟进。客户经理后续的主要职责在贷后管理方面，对于各类型普惠业务，需重点关注贷后资金走向；如果是有一定风险的小微企业主，还要密切关注企业经营状况。

3.4 大额类

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非银机构基本不具备大额信贷产品的放贷资质，因此，大额类零售信贷产品，主要面向传统银行机构。除个别全国性银行外，大多数传统银行目前没有能力完全依靠数据驱动来开展和完成大额类零售信贷业务纯信用的数字化和自动化审批流程，仍需要抵质押或者更详细的线下查核流程。

3.4.1 审批流程

对于大额类零售信贷产品数字化风控的探索，银行目前主要还是以人工与基于大量内外部数据自动化相结合的方式为主。通过引入外部数据：包括征信数据、运营商数据、司法数据、税务数据等企业或个人的数据，并结合行内自有用户的基本信息、申请信息、其他域内信息等数据，开发相应的对公或个人类数据模型，之后将数据模型的结果，作为整个风控环节中的一个因子或一个节点，输出给审批决策流。

当然，个别大行的个别产品，已经实现了完全线上化，但总的来说，大部分银行目前在大额类零售信贷产品方面，只是做了一些有限度的线上化尝试，而在其他主要的业务操作和风险把控方面，则和传统零售信贷流程差别不大。

总结

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各类型以数字化为基础的零售信贷业务，在客群风险、产品特性、定额定价等方面，均有各自的特点，也有很多共性，以额度范围或件均为抓手，可以快速锚定思路，帮助我们理解和定位对应产品的审批流程和风控要点。

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【参考资料】

• 清华大学互联网产业研究院-《2019消费金融产业发展白皮书》-数据参考

• 招商证券-《金融科技系列报告（一）互联网消费金融 》-数据参考

• 艾瑞咨询-《2022年中国消费金融行业研究报告》-数据参考

• 公众号-老古成都-《以放款额度为抓手理解零售信贷数字化风控的重点》-流程参考

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