2022年是金融科技发展的新元年，也是新的大政方针和具体行业新规实质落地的开启之年。对于金融科技生态中的各参与方而言，无论是考虑到监管体系日趋完善的大环境，即从监管政策角度对客户收入负债评估的迫切性，还是考虑到机构在数字化转型中如何占据更加有利的形势和地位，即实现对客户的精细化运营、构建立体且全方位的客户画像，最大化挖掘客户价值的需求都十分紧迫。
为此，融慧金科基于多年服务国内外大型金融机构的收入模型设计、开发和实践经验，独家发布《如何通过收入预测实现金融机构客户价值最大化》白皮书（下称“白皮书”）。该白皮书全面阐述了国内金融数字化转型创新发展背景下收入预测对金融机构的应用价值与业务影响，系统地总结了收入预测在信贷业务各环节场景应用中面临的实际挑战、解决思路及最佳应用实践。
01 收入预测对金融机构的价值
白皮书指出，在信贷业务的风险管理中金融机构普遍面临的痛点包括：如何针对客户的资金需求营销适合的产品，如何差异化定价，如何匹配客户理想的信贷额度且能够平衡机构的风险水平，如何对存量睡眠客户或不活跃客户进行促活和管理，如何对不良贷款进行区分以提升回款率等。由此可见，信贷业务全流程的各环节对于用户分层都有着极强的需求。
比如在贷前环节，客户的收入水平是评估客户资产负债及还款能力的主要维度，直接关系着授信额度的高低；在贷中环节，提额降额的审核流程与收入的稳定性有着较高的相关性；在贷后环节，根据收入预估可判断逾期客户是还款意愿低客户或是还款能力低客户，针对前者可通过催收方式提升回款率，而后者则可能会因无稳定收入成为坏账。
对于收入预测如何协助实现客户价值最大化，可以从六大维度进行评估（详见白皮书）。
02 影响收入预测的要素
白皮书认为，影响收入预测的要素主要体现在三个方面：一是收入预测当前面临的数据困境，二是适用收入预测的数据维度选择，三是收入预测的多面性风险考虑。
比如在数据维度选择方面，对客户收入进行预测最核心的要素是寻找能够用于收入推断的数据，即能够直接或间接反映客户收入情况或存在一定相关性的数据。目前可用于收入预测的数据可分为两大类（具体详见白皮书），但通过调研发现，各类机构自有数据维度都比较丰富且数据量庞大，需要非常专业的数据治理团队、技术团队以及经验丰富的数据挖掘专家来进行数据清理和打通才能更好、充分地发挥出其数据价值。
另外，金融机构内部虽然有大量用户数据，但从收入和财富端等维度去评估用户的资产情况还是相对片面的，金融机构仍需补充该用户在其他机构的资产信息来完善对其资产的整体评估。总的来说，尽可能全面纳入并分析评估与收入预测相关的变量是非常重要的步骤。
03 如何通过收入预测实现客户价值最大化
收入预测适用于各类信贷业务及此类业务涉及的风险管理全环节。金融机构在自有数据、人行征信数据以及第三方数据基础上，结合收入预测类产品，可以刻画出更加完善且准确的用户资产水平画像，从而更清晰地掌握目标客户的需求、提供更精准的金融服务或金融产品，适用于普惠信贷业务、信用卡业务、个人贷款业务等具体业务场景。
作为评估客户价值的关键工具，收入预测可以为包括精准获客、授信审批、额度管理、存量运营、催收管理等在内的信贷业务全流程赋能价值。比如在精准获客环节，收入预测评估可用于渠道流量资质评估，协助确认渠道客群是否符合金融机构的获客目标，在此基础上对各渠道做差异化获客运营；利用收入预测评估的结果，金融机构可以根据不同的客户画像特征做差异化市场营销与面对特定客群的产品设计。
收入类产品在授信环节的申请评分卡及收入负债比中起到评估客户还款能力的重要作用。在信用风险评估中，产生风险主要的原因是借款人的履约能力存在问题，即借款人在审批时点的收入负债水平已经发生异常或有潜在违约可能，有效准确的收入评估可以协助识别客户此类风险高低并判断客户是否具备稳定的收入来源，在贷前环节提供预警的输入给到准入类策略。
收入预测评估同样适用于拒件捞回，拒件捞回能够提升审批通过率，减少获客损失。通过对信贷业务全流程的应用实践来看，收入评估类产品在信贷业务的各个环节均具备切实可行的落地场景。除信贷场景外，在保险、理财等金融类的大场景中都具备相同的方法论。同时对于存量客户的运营，收入预测对除信贷产品外的各类金融场景也具备极高的应用价值。
总而言之，收入预测评估是包括金融信息服务等在内的金融活动的核心内容，是能否高效、精准、风险可控地开展金融交易和提供金融服务的基础。缺少对客户资产的评估和推断，就无法准确评估客户的整体资信，也就无法匹配合适的金融产品、设计最佳的交易结构，更难以开展金融交易和提供金融服务质效。因此，希望该白皮书能够在金融科技蓬勃发展的当下，为业界提供一些新的视角和价值。
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