贷款案例分享？

消费金融案例分析

一、单变量分析——用户首逾率增高问题

二、用户群组分析——对相同生命周期阶段的用户进行垂直分析

三、用户行为路径漏斗转化分析

单变量分析：

单变量分析的目的是，通过对数据的整理、加工、组织和展示，并计算反应数据的集中趋势和离散程度的指标，对变量分布的特征和规律进行刻画和描述。不同类型的变量需要使用不同的方法和指标。

单变量分析又称“单变量统计分析”，就是在一个时间点上对某一变量所进行的描述和统计，因而又可以分为单变量描述统计和单变量推论统计两种方式。

日常监控发现某款消费贷产品首逾率有逐渐升高的趋势，需要把首逾率降下来以减少产品带来的损失。

● 分析目标：通过数据探查分析制定出可以有效降低首逾率的策略。

● 分析思路：分析的策略是在客户申请时用来判断客户是否会逾期的条件，所以需要还原这些有首逾表现的客户在申请时的数据，即提取出客户在申请时点各个维度的数据，然后利用这些数据去找出能够区分好坏客户的变量，从而制定策略。

观察原数据，并对列名进行更改，方便理解。最终所得数据（部分）如下：

计算得到首逾率约为0.3076，属于过高的情况。下面将采取单变量分析法，从不同维度去分析，寻找解决方法。

3.2.1 征信查询次数

所得结果如下：

由上图可以看出：

● 约80.51%的用户征信查询次数在12次以上；

● 首逾率与征信查询次数呈正相关的趋势：随着征信查询次数的不断增加，首逾率也呈现升高的趋势，且征信查询次数超过21次时，首逾率此时达到最高，约为59.85%。

3.2.2 信用评级分组

将信用评级划分为5个分组：AA、A、BCD、ERC、缺失，并进行聚合统计。

所得结果如下：

● 除去缺失字段，客户占比最高的是评级为BCD的用户，其次为ERC，整体用户评级偏低；

● 首逾率与评级档次呈正相关，其中ERC评级用户首逾率最高达到52.74%左右，其次为BCD评级用户首逾率在36.27%。

3.2.2 计算提升度

进行变量分析之后，这时我们就要从中筛选中较为有效的变量了，这里涉及到一个衡量变量是否有效的指标，提升度。

提升度：通俗的来说就是衡量拒绝最坏那一部分的客户之后，对整体的风险控制的提升效果。 提升度越高，说明该变量可以更有效的区分好坏客户，能够更少的误拒好客户。

计算公式：提升度=最坏分箱的首逾客户占总首逾客户的比例 /该分箱的区间客户数占比。

例如：上表中征信总查询次数的最坏分箱提升度就是（1923/17365）/(3213/56456)=11%/5.69%=1.93 提升度这个指标一般来说都是用来一批变量分析里做相对比较，很多时候都是在有限的变量里尽可能选提升度更高的变量来做策略。

分别计算征信总查询次数和客户信用评级的提升度：

征信总查询次数提升度

最终结果为1.9458。

信用评级提升度

最终结果为1.7147。

在上文中， 通过上一步的单变量分析，我们筛出了“征信查询次数”、“信用评级”这两个提升度最高的变量。所以选择将其最坏分箱的人全部拒绝，计算提出后的首逾率降幅为多少。（这个影响就是指假设我们将‘征信总查询次数=21的3213位客户全部拒绝’之后，剩下的客户逾期率相比拒绝之前的逾期率降幅是多少）

最终结果分别为“征信查询次数”：3.41%和“信用评级”：7.53%。

● 通过计算可得，通过拒绝最坏分组的客户，得到的最终首逾率分别下降了3.41%和7.53%，证明该方法确实能起到降低首逾率的效果。

群组分析法就是按某个特征对数据进行分组，通过分组比较，得出结论的方法。

群组分析的作用：

1.对处于相同生命周期阶段的用户进行垂直分析，从而比较得出相似群体随时间的变化。

2.通过比较不同的同期群，可以从总体上看到，应用的表现是否越来越好了。从而验证产品改进是否取得了效果。

当我们在做用户分析时，会遇到这样的一个问题，一个用户使用APP时，会留下一连串的使用数据，可能是一月份的购买了1次，二月份购买了2次，三四月没有购买，五月份又购买了。也就是对于用户来说他的数据是一个时间面数据，而且不同用户的时间面是不相同的，开始时间经历时间都不一样，而如果我们分析的时候不考虑到这个因素而直接进行分析，显然是不够合理的，因为新用户和老用户经历的产品运营情况是不一样的。

那我们应该如何处理呢，这个时候就有一种分析方法，可以帮助我们在时间轴上对齐用户，这就是群组分析。

通过用户的订单消费情况，对比同一月份的新用户留存率的变化趋势，以及不同时间期的新用户在同周期时的留存率情况

对数据进行观察，发现分析留存率只需要用到四个字段：

OrederId：订单编号

OrderDate：订单日期

UserId：用户编号

TotalCharges：消费金额

orderperiod：用户消费月份

chortgroup：用户最早消费时间（出现的时间点）

● 整体用户留存率偏低，在5月就已经没有用户；

● 3、4月份的用户生命周期较短，而1、2月用户生命周期相对较长；

● 猜测可能1月、2月有活动，特别是1月份的，能够让用户的留存较高，对于此类情况的产生需要想办法增加用户留存，比如持续推出新品、进行短信营销、推出活动等。

用户行为路径分析：用户行为路径分析是一种监测用户流向，从而统计产品使用深度的分析方法。它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或点击模式，进而实现一些特定的业务用途，如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化与改版等。

行为路径分析有如下作用：

1.可视化用户流向，对海量用户的行为习惯形成宏观了解。

2.定位影响转化的主次因素，使产品的优化与改进有的放矢。

案例基于网络消费贷款形式，对消费贷借款进行复盘分析，增加用户借贷率。

获取原始表格每日信息表dt_flow、用户信息表dt_check，如下所示

得到新用户表：

同理，也可以得到老用户表：

老用户定义：前一天的放款的新用户第二天继续借款就是老用户。

得到复借率表和走势图：

● 从整体上看，5月复借率走势起伏不定，推测在复借率较高的时间段可能是因为营销活动的影响；

● 平均复借率约为34.72%。

得到指标汇总图和漏斗图：

由上图可知：

● 转换率在 UV → 注册的转换率很低，需要采取针对性营销措施解决；

● 最终放贷成功率很低，可以优化继续模型，在保证资金安全的情况下提高放贷率。

商业银行贷款案例分析

1 ：固定资产没有。负债过高，资不抵债 ，担保人没有足够的偿还能力。不会给他贷款

2：王某虽没有房子，但收入较为稳定，虽然负债颇高，但是担保人有足够的能力偿还 ，可以贷款

金融法作业 案例分析

（1）不能。

《商业银行法》规定商业银行不得向企业投资。

（2）能发放抵押贷款。

《商业银行法》禁止向关系人发放信用贷款，并不禁止向关系人发放担保贷款。只是发放担保贷款的条件不得优于其他借款人同类贷款的条件。

（3）不合法。《商业银行法》关于资产负债比例管理的规定，对同一借款人的贷款余额与商业银行资本余额的比例不得超过10%，该商业银行向房地产开发公司发放2亿元人民币贷款超过“当月资本余额为17.9亿元人民币”的10%。

（4）正确。因为该商业银行巨额贷款无法收回，可能发生信用危机，在此情况下人民银行可以对该银行实行接管。

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