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首页全面风控建模实战指南
"风控建模教程" 风控建模是金融领域至关重要的环节,它涉及到金融机构在贷款、信用卡、保险等业务中的风险控制。这本教程深入浅出地讲解了风控建模的各个方面,强调了实际操作性和理论知识的结合。 在营销获客部分,教程探讨了如何在日益激烈的竞争中提升现金贷产品的转化率,分析了市场营销策略,指出了解决流量昂贵问题的关键在于优化转化流程。同时,文章强调了阅读和学习对提升小贷机构市场营销能力的重要性。 在贷前风控阶段,教程详细阐述了贷前审查的各个环节,包括如何控制风险、提高审查效率的关键点、信贷审查的五大步骤和要点,以及贷前调查的必要信息。此外,教程还提到了如何识别和防止隐形负债,执行“贷款三查”以降低信贷风险,并揭示了空壳公司可能采取的骗贷手段以及相应的风控措施。 在反欺诈主题中,教程深入探讨了黑卡、养卡等欺诈手法,介绍了如何利用知识图谱识别欺诈行为,以及智能反欺诈算法的应用。通过案例分析,展示了机器学习在反欺诈领域的效能,如概率图模型和迁移学习的应用。教程还涉及了地址处理、社交网络分析在反欺诈中的角色,以及如何运用聚类算法和无监督学习来检测欺诈行为。 此外,教程还涵盖了反欺诈的多种手段,包括基于社交网络分析的反欺诈策略,血缘关系分析和犯罪传导监测,以及各种反欺诈模型的构建。最后,教程讨论了Python在描述性统计和金融反欺诈技术应用中的作用,以及银行如何利用智能模型预测欺诈风险,特别是在移动金融业务中的应用。 这个风控建模教程提供了一套全面的学习路径,适合希望在金融风控领域深化理解和技能的专业人士。通过学习,读者将能够理解和应用各种理论与实践工具,有效地预防和应对金融欺诈风险。
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66 号学苑
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期限、息费,这些属性和用户需求不匹配,用户会直接选择离开。但这和平台定位有关,
这里抛开产品金融属性不谈,仅谈产品流程对转化率的影响。
***Where 需哪些节点提升转化率***
这里提供通用的思路,来确定哪些环节应该去做转化率的提升。
一、确定核心指标
一般来说 KPI 是什么,核心指标就是什么。毫无疑问,现金贷产品 KPI 是“放款额”,
所以核心指标是“放款额”。转化率的提升,最终都会反应在核心指标的提升上。
二、基于用户行为路径,拆解产品流程
用户的行为路径,可分为功能体验和情感体验 2 部分。
1、功能体验:指用户的操作体验,以市面上常见的现金贷操作流程为例,产品流
程拆解如下
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为何要拆解产品操作流程,因为核心指标(放款额)和每步操作的转化率息息相关。
我们以 APP 渠道的核心指标“日放款额”为例,拆解如下。
日放款额
=新用户首放款额+老用户复贷放款额
=新用户数*件均+老用户数*件均
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进一步拆解“新用户数”,老用户数拆解同理,不赘述。
=(浏览用户*下载转化率*激活转化率*注册转化率*身份认证转化率*芝麻分认证
转化率*运营商认证转化率*联系认证转化率*审核通过率 1*绑卡转化率*提交申请
转化率*出借平台验证转化率*审核通过率 2*放款率)*件均+老用户数*件均
这样,核心指标(放款额)和各环节转化率关联起来了。从公式看得出,核心指标
(放款额)直接受各环节转化率和件均的影响。
件均和产品定位及风控规则有关,各环节转化率和产品操作流程和体验有关。
2、情感体验:指用户操作过程中或操作完成后对产品的主管感受
比如申请审核通过或被拒、安全性、性能、等待时间、动心的文案、交互细节、
UI 设计等。
审核通过让用户欣喜,审核被拒让用户沮丧,选择离开。审核和放款的等待时间是
一个痛点,如果等待时间长,急用钱用户可能选择离开另求别的平台。产品安全性、性
能、动心的文案、交互细节、UI 设计等,都能给用户专业的感觉,给用户继续使用的
信心。
三、分析各节点转化率
你只有对产品的全流程的转化数据了然如胸,才方便指导你去做全流程改进。
如果你只负责或知道某些环节的数据,也可以指导你做局部的优化改进,但没有全局视
觉下全面和举一反三。
比如某产品各环节的转化率如下(纯属举例,不代表某产品真实转化率情况),转
化率指标其实还和和时间有关,比如首日转化率、次日转化率等,这里为简单起见,忽
略时间因素。
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四、发现问题,找出关键提升环节
从上一步的各环节转化数据来看,只要不是 100%,就存在优化空间。但做转化率
需要有重点、有主次,我们需要筛选出提升空间比较大的环节,重点突破。
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比如下载转化率(20%)、注册转化率(50%)、身份认证转化率(70%)、运营商
认证转化率(70%)、绑卡转化率(80%)、提交申请转化率(80%)、验证转化率(80%)
等,转化率相对比较低,存在比较大的优化空间。
我们可大胆假设这些环节转化率低的原因是存在流程问题和体验问题。
虽然审核通过率 1(15%)、审核通过率 2(60%)也很低,但是这属于风控环节
的信审策略,产品经理很难去推进这块的提升,可暂不考虑。但作为有当担的产品经理,
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