之前小編介紹了謹(jǐn)慎使用“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的風(fēng)控模型，需要“高質(zhì)量的數(shù)據(jù) + 審慎嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臎Q策模型 + 實時全面的監(jiān)控分析”動態(tài)閉環(huán)。動態(tài)閉環(huán)能夠“動態(tài)”起來，需要最后一個步驟“監(jiān)控”把關(guān)，全面、細(xì)致的分析、評估決策效果，使決策體系不斷進(jìn)化。
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監(jiān)控的首要目標(biāo)是選擇合適的業(yè)務(wù)指標(biāo)，單純從風(fēng)控角度考量的話，逾期率、催回率、通過率、風(fēng)險資產(chǎn)收益率等指標(biāo)更受關(guān)注。但如果作為一個CRO的話，其他指標(biāo)也需要關(guān)注，例如業(yè)務(wù)量（包括注冊、申請、放款、復(fù)貸等各個層面，異常的業(yè)務(wù)量往往更值得從風(fēng)控層面關(guān)注），系統(tǒng)運行指標(biāo)（系統(tǒng)運行不正常不僅是技術(shù)團(tuán)隊需要修復(fù)的，CRO需要對系統(tǒng)非正常運行造成的潛在風(fēng)險了如執(zhí)掌），數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)（數(shù)據(jù)質(zhì)量決定了風(fēng)控模型的準(zhǔn)確度與可信度），等等。
不同層級、不同部門業(yè)務(wù)人員的關(guān)注點會有不同，因此業(yè)務(wù)指標(biāo)需要支持不同的“顆粒度”。以“通過率”為例，CRO會花一些精力關(guān)注每個產(chǎn)品從申請到放款的轉(zhuǎn)化率，而風(fēng)控策略經(jīng)理需要對每個風(fēng)控子決策、規(guī)則的正常通過率范圍都了如指掌，任何出現(xiàn)的異常波動都可能是風(fēng)險隱患。要實現(xiàn)業(yè)務(wù)指標(biāo)在不同層級的“下鉆”，得先做好一件事情：統(tǒng)一指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化定義，口徑、計算方式，建立變更機(jī)制，運用數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具管好、監(jiān)控好，并嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)定義落地（數(shù)據(jù)倉庫、BI應(yīng)用、ETL等），避免管理者的錯誤或不一致的認(rèn)知導(dǎo)致錯誤的決策。
數(shù)據(jù)可視化則是管理層所需的另外一項“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的管理工具，可視化做的好，能幫管理層從紛繁復(fù)雜的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中提煉出最有用的信息，更快速、精準(zhǔn)的發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問題。結(jié)合風(fēng)控場景，這里舉例介紹一些可視化的做法：
趨勢分析：關(guān)注業(yè)務(wù)量、逾期率（1日、7日、30日、90日等）、通過率、毛利率等指標(biāo)的短期與長期趨勢，評估風(fēng)控決策的效能，洞悉潛在風(fēng)險，掌控公司盈利能力。
漏斗分析：風(fēng)控審批的各個組合，每個步驟、甚至每個規(guī)則都應(yīng)該放進(jìn)漏斗進(jìn)行分析、監(jiān)控，觀察每個決策、步驟、規(guī)則的通過率的波動性，以及各決策之間的比較，發(fā)現(xiàn)可能的問題。
比對分析：選取一個維度（如時間、年齡、地域、用戶評分等），比對某個指標(biāo)（如逾期率）在該維度上的差異。
最后再回顧、總結(jié)一下三篇的內(nèi)容：做到“謹(jǐn)慎”使用“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的風(fēng)控模型絕非一日之功，需要管好、用好“數(shù)據(jù)”，謹(jǐn)慎、靈活“決策”，全面、精細(xì)“監(jiān)控”。在此過程中，除了需要有先進(jìn)的理念外，運用先進(jìn)的管理工具實現(xiàn)自動化，更可以極大提升運營效率，少走不少彎路，一些成熟的軟件包括統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理平臺、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具、數(shù)據(jù)倉庫、智能決策引擎、BI應(yīng)用（管理駕駛艙）等。
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