互联网金融总裁班：互联网金融量化增长

发布时间：2021-07-31 21:01:28 信息来源：企业培训网整理作者：企业培训网小编

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　　量化增长一般较少考虑风险，增长和风险分开能够使得效率最大化。还有一些非风险模型应用场景不限于信贷的。

　　11、收入模型：预测客户的收入情况。收入模型可能是应用场景最多元化的模型之一了。在风险层，高收人群至少避免了因还款能力不足导致逾期的可能。在非风险层，高收人群尤其是营销获客的香饽饽，甚至很多增长运营团队的核心指标就是此类客户的数量。

　　12、负债模型：预测客户的负债情况。收入的另一面就是负债，客户显然更愿意支付房贷、车贷等大件物品的每月账单，剩下的才是用户的可用流水。负债收入比过高，贷款逾期风险往往就很高。

　　13、破产模型：预测具有破产可能性的客户或者企业。相比之下，企业的同质样本比个人的同质样本少得多，而且企业的财务数据容易被高管们操纵，导致企业破产模型的预测效果一般不如个人的模型效果好。

　　14、职业模型：预测客户的职业。挖掘一个人属于什么工作单位或岗位，可以进一步评估工作稳定性。在风控领域，职业的预测并没有收入负债的预测应用的那么直接，至少可以理解为，职业可以进一步评估个人收入水平和收入稳定性。

　　15、有孩模型：预测客户是否有子女。有稳定家庭的客户，风险表现一般就更好。甚至你的信贷产品可以为此类客群定制一套借还款策略。其他场景的应用就不用提了，母婴品是一个大类，针对这些人去营销吧。

　　16、有房模型：预测客户是否有房产。有房的客户除了相对更高收外，也大概率有房贷，存在两面性。有房可以确保的一点是更稳定。一般客群质量是自住>与父母同住>合租。

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