客户赊销风险评估模型怎么建

前言

“风险一直存在，百年老店也会寿终正寝，没有一家企业是永远不会倒闭，就如人不会永生一样；风控是赊销的重要保障，可以避免与客户一起车毁人亡。赚到了能及时下车，这是企业家的能力！——数智洞察”

首先声明本篇文章的内容是针对B to B 企业与企业之间的赊销交易模式下的模型应用，与金融类模型和to C类模型有较大的区别。

现在国内企业对下游赊销客户的风险评估主要有两类评估方式，95%的企业用的是最传统的方式——靠人的经验“拍脑袋”；而剩下5%的企业会使用评分卡/评分模型，实现科学稳定的评估结果输出，再结合“拍脑袋”做决策。

为什么有评分卡/评分模型后，还要“拍脑袋”？因为模型和评分卡在对群体的客户管理上更加高效，可以把控整体的风险概率符合预期，但对于单个个体的客户，模型输出的结果，相比用专“人”来研究分析维度更多，更个性化，所以有时准确度更高。因此，风控岗不用担心有了模型，自己会失业，这个岗位也是不用担心类似ChatGPT所取代的岗位。模型的作用只会让你把有限的精力，放在更高价值的工作上，而不用每天消耗大量的精力去关注”金小碎”类的长尾客户，但这些客户不看又不行，这就是模型的作用。

评分卡或评估模型，简单理解就是一个对于计算规则载体的不同表现形式，下面简单用模型统一称呼。企业风控模型的构建方式，绝大部分情况有两个方向，一个是通过人的经验总结形成的“专家法”模型；另一个是通过统计学对企业交易数据分析回归出来的“统计法”模型（大数据高阶算法可以是它的引伸）。

现有大部分正在使用模型评估客户的企业，用的都是专家法模型，利用比较传统的5C理论构建，对客户的财务数据具有较高的依赖性，但鉴于国内现时的数据状况（参考之前本公众号文章），此类模型对评估准确性很值得商榷，也不是本文的关注重点。

较少数的大型企业，由于数据治理得比较早，客户交易数据达到一定的量的情况下，就可以使用统计法来构建模型了。建模的方式简单概括分为以下几个步骤：

1. 先制定模型目标，即模型是用于具体判别什么风险的，例如货款逾期的概率、发生坏账的概率。模型的目标决定了模型是用来干什么用的，如果用一个预测逾期概率的模型来判断坏账概率，那明显是错误的应用方式。

2. 决定了模型目标后，就需要配合目标寻找数据库中的坏样本企业，举例我们有三年的交易数据，如果模型目标是预判货款逾期的客户，那我们就需要在数据库中把三年里面发生过逾期的客户筛选出来作为“坏样本”，然后把剩余没逾期的客户作为“好样本”。过程中还涉及数据清洗分辨出真实逾期、数据时间跨度和预留部分回测数据等事项，这里不详细展开。

3. 有了好、坏两组客户样本，我们就可以通过逻辑回归的方式对两组客户的数据进行比较，里面会涵盖几百个不同的客户档案字段，例如客户在“两查一宝”这类外部数据平台的公开信息，客户在我们企业内部各种系统里面的业务信息和交易信息等，然后我们就可以通过计算得出好与坏两组客户之间不同字段的IV值及WOE值，筛选出对好坏客户区分能力较强的变量。（如果到这里你没看懂，那你需要自行补充一些基础的统计学知识）

4. 获得多个跟模型目标具有强贡献的变量后，我们需要通过不同的维度对变量进行挑选和精简，一般企业使用的模型建议变量尽量不要多于20个（坑趟多了就知道为什么了）。

5. 挑选好变量后，我们就可以通过对应的IV值配置权重构建成模型了。当然，这个时候模型预测效能还是无法确定，所以我们需要把模型放在预留起来的测试数据里面跑一趟，看模型输出的结果，与真实逾期客户预判的准确率是多少。测试模型准确率的方式有多种，一般会用K-S、Gini、AUC等指标。

6. 如果测试的结果，达到了使用模型准确率的合格标准，那恭喜你，模型建好了。然后模型随着时间的推移，新数据不停的产生，需要定期进行回测和调整，一般一年时间模型会稳定下来，成为科学、可靠、高效的客户风险评估模型，为风控工作提供强大的协助。

若你看到了这里，那恭喜，您是勇于开拓创新、拥抱数字化变革的少数派风控岗同事，风控岗将不会是你的职业发展的终点，而是未来可期的起点。重要的事情最后才说，对于不同程度的风控岗同事，都能通过不同的方式快速进步：

一、上面的内容，如果你一下就能看懂，那数据建模可能只局限于你企业的数据是否能满足要求，你可以自己亲自动手，或者让ChatGPT这类的AIGC辅助你动手，你缺的可能只是具体的操作经验，我们新发布的《企业客户逾期复评数据模型》文件是一个包含完整模型构建过程的真实数据模型，能为你带来非常有价值的借鉴参考意义。

*模型文件内容截选，详细可登录平台查看

《企业客户逾期复评数据模型》文件获取地址：

https://www.riskc.com.cn/h-pd-142.html

二、如果上述内容，你只看懂了一部分，那可能你需要补充一定的统计学知识，强烈推荐你观看我们的在线课程《数据建模课程》，挑着重点来学只需要学的那一小部分，而不是四年完整的统计学全日制本科课程。作为风控岗，我们并不需要成为数据分析师，我们只需要知道怎么让数据分析师按照我们的想法执行工作，同时懂得如何验证模型准确性，在领导和其他部门主管面前证明模型的科学和可靠。

《数据建模课程》在线课程地址：

https://www.riskc.com.cn/h-pd-69.html

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