《汽车金融数字风控模型与因子构建实战训练营》

行业背景引言：汽车金融行业现状与挑战

(1) 零首付趋势下风控的挑战。

(2) 外部大数据失效与资产荒的现状。

(3) 当前风控问题：传统风控不足与数字化风控的崛起

2、“零首付”“线上化”“快速审核”对风控的新要求

(1) 风险控制的复杂性增加

(2) 欺诈行为的识别难度提升

(3) 市场竞争的加剧与腰部客户的风险管理

第一部分：风控策略与框架设计

(1) 数智化决策形成路径

(2) 建立在统计学思维整体观上的数智化风控

(1) 风险识别的前置机制：通过数据预处理、特征工程和算法模型等手段，将风险管理前置，实现“先知风控”。

(2) 全流程风控体系：从客户申请到贷款还款的全过程管理，如何实现动态风控和持续优化。

(3) 精准营销与风险防控并行：如何在精细化风控的同时，通过精准的营销策略提升客户转化率和资产质量。

(1) 优化现有反欺诈规则

(2) 优化贷前风控策略

(3) 提升内控管理水平

(4) 动态优化渠道管理

第二部分：数字化风控中的关键因子构建与模型设计

1、风控因子的定义与选择

(1) 因子构建的原则：如何根据业务需求、数据特性和风控目标，选择与客户信用、欺诈行为等相关的变量。

(2) 常用因子类型：

个人信息因子：如年龄、收入、职业、信用历史等。

车辆信息因子：如车辆品牌、车系、购车时长、车辆残值等。

行为特征因子：如申请行为、用车习惯、还款行为等。

外部数据因子：如公共征信报告、社交媒体行为等。

(1) 信用评分模型设计：如何基于选择的因子，构建信用评分模型，对客户信用风险进行量化。

(2) 反欺诈模型的构建：通过对交易异常、社交网络、用户行为等数据的分析，建立识别欺诈行为的模型。

(3) 因子权重优化与模型迭代：如何通过历史数据的反馈，对模型中的因子权重进行优化，提升模型的准确度和稳定性。

(1) 数据预处理与清洗：如何确保数据的准确性与完整性，避免因数据问题影响模型的有效性。

(2) 模型验证与测试：通过交叉验证、A/B测试等方法验证模型的稳定性和泛化能力，确保其在实际应用中的有效性。

(1)身份证、手机号、银行卡核验

(2)VIN与车型一致性核验

(3)非正常车况核验

(4)车辆抵押状态核验

(5)车辆价格核验

(6)车贷申请过程异常判断

(1)充分利用车辆的品牌、尺寸、用途、颜色等变量，分析客户违约风险。

(2)通过案例分析如何从“车”的维度挖掘更多风险点

第三部分：渠道风险管理

(1) 渠道合作模式分析

(2) 渠道风险评级

(3) 渠道数字化风险把控

(4) 借鉴稳定度指标(PSI)应用

① PSI指标监控：渠道、客户、产品稳定性评估

② PSI应用案例：动态监测进件稳定性、渠道风险波动

第四部分：车贷数智化动态风控实践（案例解析）

(1) 动态化风控实现过程

(2) 无埋点数据采集

(3) 数据分析/挖掘涉及的软件

第五部分：讨论与展望

(1) 车贷行业数字化转型的前景：数字化风控将在未来车贷行业中扮演越来越重要的角色，推动整个行业的革新。

(2) 新兴技术的应用前景：人工智能、区块链等技术如何在车贷风控中发挥更大作用，提升风险管理的精准度和透明度。

(1) 跨行业数据共享与合作：如何通过跨行业的数据共享，增强车贷行业的风险预测能力。

(2) 数字化转型中的挑战与机遇：探讨在数字化转型过程中可能遇到的挑战，并讨论如何抓住技术变革带来的机遇。