风控策略精准运维的制胜点，一个重要却容易被轻视的内容

风控策略人都经常做一个内容就是cut-off制定，这个也是风控策略精准运维的制胜点，一个重要却经常容易被轻视的内容。本文我们来深度讲解这个内容。
一.什么是cut-off
二.怎么制定cut-off
三.怎么确定cut-off的合理性

一.什么是cut-off
在风险管理的过程中Cut-off值的制定决定了业务的盈利能力，关于cut off可以说成是风控目标用户与非目标用户中间的一条分割线，工作中cut-off的制定会受到通过率和坏账率两个维度的制约，但是在风险管理的过程中侧重的是风险，所以多数风控人会倾向于以坏账率的维度制定cut-off保证不亏损，后逐步提升通过率来扩大利润。

二.怎么制定cut-off
2.1.cut off的基础操作
在做cut off之前先了解一个利润计算公式：利润 = 利息 - 资金成本 – 风控数据成本 - 人员成本 – 行政、运营成本 – 坏账率。
在公式中我们需要着重考虑的是坏账（首逾率）和利润，所以在制定cut off时，其他因素不变的情况下，想要利润更多就需要坏账越低，同时也 就会推理出来坏账边界，即：利润=0计算推演出的坏账率（首借目标利润是5%就将5%带入公式），可以拟定为风控决策的cut-off标准。
如果对利润率有要求，那么就需要将公式里的利润率加进来，也就是说需要坏账做的更低才可以，我们当前拟定利润为0的情况下推演出的首逾率边界是38%（在风险管理的过程中，贷前贷后严格区分开管理的情况下，贷前策略的制定也可以参考首逾率指标），那么开始推演以下的内容：以上是制定cut-off的基本流程和思路。实际业务中因为客群有分首借跟多次复借，为了简单说明我们以首借客群的cut-off作为重点进行讲解。首借申请用户，根据客户有效生命周期的长短来制定（长短的定义需要根据一段时间客户群累加借还款次数的盈利利润效果来判定的），可以分为两种情况，具体如下：
①生命周期长符合盈利预期，则首借盈利持平即可；
生命周期长就标志着客户多次借款之后可以为业务带来更多的利润，首借获取到更多的可多次借款的用户尤为关键，此时我们需要用到累计逾期率的概念进行制定cut-off，目的获取更多的用户（首逾率是贷前与贷后的分隔指标，贷后催收稳定的情况使用首逾率也可）。如下图我们将小于550分的部分拒绝即可；
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注释：到期是指统计日期内应还的订单笔数，未还是指统计日期内应还的订单笔数实际未还笔数；
②生命周期短不符合盈利预期，则首借需要获得盈利；
生命周期短就标志着客户多次复借的意愿不强，复借用户不能多频次的借还款转化出利润，所以我们要求首借的毛利就要做大，此时我们需要用到区间逾期率的概念进行制定cut-off，也就是目的使首借即存在毛利空间。如下图对比累计逾期率的统计，我们需要将610分以下的部分执行拒绝（损伤了更多首借通过率）；

以上就是在cut-off下两种制定拒绝策略的细分方式，我们已经拟定了cut-off是38%的首逾率，但是对于580-609变量区间的首逾率为38.1%，大于cut-off需要执行拒绝，但在风控通过率的前因下显得可惜，所以就要了解如何处理临界cut-off变量值。

2.2.临界cut-off变量值处理技巧
在日常的风控策略管理的过程对于临界cut-off的变量值情况在业务的中期会经常出现，如果处理的不得当就会对通过率的造成很大的损伤，导致顾此失彼的结果，所以要对临界值的情况进行策略上的优化。
1、下图是工作中遇到特征值的逾期率与cuo-ff临界的情况，需要从中寻找解决方法；首先，我们拟定坏账率cut-off为47%，对于下图规则值“c：2”的坏账率47.74%需要执行拒绝；
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注：C:0/C:1/C:2:属于一个规则变量的一个特征值,如三天多头0次，1次等；

2、利用模型分进行二次拆分规则值（复借可以使用除模型分外的借还款次数）；我们会将规则值“c：2”的这部分客群订单使用模型分进行分割，二次交叉生成细分的结果如下图，这样我们就可以将原有的策略规则：规则值“c：2”的客户均拒绝，迭代为：规则值“c：2”且模型分609以下的客群执行拒绝，这样就会减少很多拒绝量，缓解通过率损伤的压力；

二.怎么确定cut-off的合理性
在执行策略调整后，要评估cut-off执行之后的通过率损伤幅度和坏账降低的幅度是否符合调整前的预估情况；再对完成调整后有足够的表现周期（产品周期、坏账周期）后对利润率进行回顾，是否符合预期效果，这样就可以评估cut-off的制定效果了。
风险管理的过程是将一个事件（是否还款）的发生结果用一个概率水平进行评估，所以只要不是100%的概率时间，我们都可以使用一些其他的有效手段对具体的特征值进行拆分分析（类似于小范围的矩阵分析），模型分的拆分效果很好所以会被风控策略人员高频次的使用。如果在日常业务中存在多产品线条，其他产品的单产品结清次数和所有产品结清次数也可以用来进行拆分，当然也不只是在临界值处理这一个维度可以使用此方法，也可以拓展开到很多的策略模块上，需要不断的尝试和摸索。

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