1、银行如何真正的用好标签与指标银行如何真正的用好标签与指标金融壹账通加马开放平台-张鲲2022年9月2如何理解标签与指标，他们有何区别如何理解标签与指标，他们有何区别01如何构建标签体系如何构建标签体系03如何构建指标体系如何构建指标体系02如何用好标签与指标如何用好标签与指标043从内容上看：从内容上看：指标通常描述客观事实，标签往往存在人为划分指标通常描述客观事实，标签往往存在人为划分指标指标标签标签描述描述客观客观事实事实多为多为数值数值型型抽象抽象概念概念可从可从标签标签转化转化 通过不同的口径通过不同的口径/逻辑，叠加不同的维度和限逻辑，叠加不同的维度和限定词，展现客观事实定词，展现客

2、观事实 宏观指标：宏观指标：GDP、CPI、PPI 经营指标：经营指标：不良率、AUM 运营指标：运营指标：MAU、DAU、LTV 高净值客户迁移率：高净值客户迁移率：从长尾客户转化到高净值客户的比率 这里长尾客户和高净值客户都是标签 通常是抽象的概念通常是抽象的概念 如计数、求和、比率等，与具体的实体如计数、求和、比率等，与具体的实体无关无关存在存在人为人为划分划分难以难以量化量化具体具体实体实体可从可从指标指标转化转化 为抽象某些实体的特征而人为划分为抽象某些实体的特征而人为划分 客群标签：客群标签：长尾客户、高净值客户 产品标签：产品标签：高风险、低风险 私行客户：私行客户：AUM=50

3、0万，AUM是指标 高潜客户：高潜客户：上月刷卡次数50，“上月刷卡次数”是指标 通常可以定位到具体的实体通常可以定位到具体的实体 标签的核心目的就是划分不同的实体群组，标签的核心目的就是划分不同的实体群组，因此可以定位到实体因此可以定位到实体4从分类和场景上看：从分类和场景上看：指标和标签分类原则不同，使用场景也不同指标和标签分类原则不同，使用场景也不同VS.标签标签指标指标拆解拆解使用使用 大指标拆解到不同维度，附加限定词使用 用于监测和评价业务效果、考核情况12归纳归纳抽象抽象 刻画某一群体特征，可能是客户或产品 核心是分类，给予不同类别不同的经营策略12事实标签事实标签规则标签规则标签

4、模型标签模型标签底层底层数据数据事实标签：事实标签：描述实体的客观事实，如性别标签、车主标签、持卡类型标签等规则标签：规则标签：基于事实的统计结果，结合一些人为判断生成的，比如青年/中年/老年客户模型标签：模型标签：更加主观，通过事实标签和规则标签抽象而来的群体特征，划分群体更细，如月光一族，消费达人原子指标原子指标派生指标派生指标衍生指标衍生指标底层底层数据数据原子指标：原子指标：不叠加任何维度，通常是SQL直接统计的一些整体指标，如客户数、交易量派生指标：派生指标：原子指标叠加一个或多个维度，如手机银行客户数、长尾客群交易量衍生指标：衍生指标：通过原子指标或派生指标相互加工而来，通常是相除

5、而得到比率，比如留存率、客均AUM等5指标分类：指标分类：多种指标类型多种指标类型+不同维度构建指标体系不同维度构建指标体系指标：指标：通过数据量化业务，从而促使业务目标可描述、可衡量、可拆解维度：维度：分析业务的视角，包括各层级员工常用视角、业务属性、行业特征、地域特征等指标指标维度维度原子指标原子指标衍生指标衍生指标派生指标派生指标含义：含义：经数据开发通过中间表接入系统的指标；如：AUM余额含义：含义：基于原子指标金额计算的指标；如：AUM余额净增、AUM余额同比简单派生：简单派生：基于原子指标增加过滤条件生成的指标；如：上海银行AUM复杂派生：复杂派生：经过多个原子指标运算生成的指标；

6、如：AUM余额/全量客户数=客均AUM余额指标体系指标体系产品产品机构机构渠道渠道产品产品1 1产品产品2 2产品产品3 3上海分公司上海分公司深圳分公司深圳分公司北京分公司北京分公司小程序小程序APPAPP网页网页备注：1、休眠客户指连续1年以上零资产活跃存客活跃存客客户客户AUM客均客均AUM客户数客户数现金现金/存款存款活期及定期及国债活期及定期及国债投资投资/理财理财行行内理财及基金内理财及基金复杂复杂/其他其他私募及信托及固收等私募及信托及固收等非活跃存客非活跃存客新增客户新增客户零资产客户零资产客户休眠客户休眠客户10-1万客户万客户50-200万客户万客户200-600万客户万客

7、户600万以上客户万以上客户1-50万客户万客户新增客户总数及占比；网点/信用卡/综拓等获新客户数及占比万元户提升/流失客户数及占比大众客户提升/流失客户数及占比财富客户提升/流失客户数及占比私钻客户提升/流失客户数及占比私行客户提升/流失客户数及占比零资产客户数及占比；转化客户数及占比休眠客户数及占比；转化客户数及占比AUM规模及增速规模及增速总客户数、月活总客户数、月活跃用户占比、流跃用户占比、流失客户数失客户数各级客户客均现金/存款产品AUM各级客户客均投资/理财产品AUM各级客户客均复杂/其他产品AUM各级客户客均各级客户客均AUM使用场景：使用场景：追踪经营业绩指标，有的放矢提升经营

8、利润追踪经营业绩指标，有的放矢提升经营利润指标示例指标示例7使用场景：使用场景：标签应用场景标签应用场景应用场景与接入系统应用场景与接入系统精准精准营销营销千人千人千面千面资格资格判断判断产品产品推荐推荐客户客户分析分析广告系统广告系统活动平台活动平台营销营销PUSHPUSH口袋口袋APPAPP搜索搜索产品货架产品货架OFFEROFFER库库权益系统权益系统推荐系统推荐系统平安智投平安智投客户画像客户画像行员行员A AB+B+报表平台报表平台APEAPE自动搜索平台自动搜索平台为多种营销和经营场景提供高价值，高可用的客群精准定向服务为多种营销和经营场景提供高价值，高可用的客群精准定向服务用户圈

9、选用户圈选根据业务需求，基于各个类型的标签进行人群圈选。高并发人群判定服务批量获取人群名单进行触客360度群体和个体用户画像，详细、支持快速的描述用户特征，识别群体差异。用户画像查询服务人群画像与APE自动搜索平台打通，基于种子用户进行人群扩散，发现用户，进行用户运营或外部投放。人群探索人群扩散用户画像用户画像人群探索人群探索客户画像：客户画像：支持客服人员查看用户画像数据，聚合的客户维度信息，可以方便客服一览用户信息，从而提高运营效率客群分析客群分析/对比对比：营销活动调研阶段可以在平台进行客群的分析以及不同客群的对比等工具辅助用户决策客群信息批取：客群信息批取：消推或活动营销平台批量通过标

10、签平台圈选客群后批量使用客群信息进行发送短信/派券等业务客群判定客群判定：当客户登录口袋APP时首先需要对用户的客群画像信息进行菜单的定制同时会展现不同业务123458如何理解标签与指标，他们有何区别如何理解标签与指标，他们有何区别01如何构建标签体系如何构建标签体系03如何构建指标体系如何构建指标体系02如何用好标签与指标如何用好标签与指标049指标体系指标体系-建体系：建体系：通过自上而下的价值树分解（通过自上而下的价值树分解（Top-down）与自下而上的经营）与自下而上的经营分析指标梳理（分析指标梳理（Bottom-up）形成客户经营指标库）形成客户经营指标库C1.1建体系：以营销为目

11、标，构建客户指标体系建体系：以营销为目标，构建客户指标体系做评估做评估补数据补数据自上而下演绎自上而下演绎基于银行业务发展战略，通过企业价值树分解，梳理企业核心关键KPI，形成指标库A AB B1 1、业务发展战略解读、业务发展战略解读2 2、企业价值树分解、企业价值树分解3 3、价值树推导指标、价值树推导指标3 3、指标整合、指标整合2 2、指标归类、指标归类1 1、指标收集、指标收集客户经营指标客户经营指标库库自下而上归纳自下而上归纳通过梳理企业现有客户经营分析指标，形成指标库10指标体系指标体系-建体系：建体系：自上而下演绎，运用价值树分解价值驱动因素，逐层进行指标自上而下演绎，运用价值

12、树分解价值驱动因素，逐层进行指标的拆解，保障指标体系的完整性和可落地性的拆解，保障指标体系的完整性和可落地性建体系：以营销为目标，构建客户指标体系建体系：以营销为目标，构建客户指标体系做评估做评估补数据补数据价值树将公司的总体战略分解为影响它的“关键因素”，即价值驱动因素根据对公司战略的影响，对价值驱动因素进行排序价值树价值树价值驱动因素优先级价值驱动因素优先级价值树和价值驱动因素优先级排序相结合，可以帮助行方设计完整的指标体系，并保障在服务行方战略目标的同时，满足经营管理的需求北极星指标：北极星指标：保证自上而下的战略方向一致，引导整个团队集中精力，打破“竖井”使资源更加聚焦，协同更有效率。

13、明确北极星指标明确北极星指标从行方整体战略目标出发，根据价值树框架，识别每一关键驱动因素的关键指标，找到唯一关键指标作为北极星指标。11指标体系指标体系-建体系：建体系：自上而下演绎：以价值树方式逐层拆解指标示例自上而下演绎：以价值树方式逐层拆解指标示例建体系：以营销为目标，构建客户指标体系建体系：以营销为目标，构建客户指标体系做评估做评估补数据补数据未拆解节点节点指标2 提升客户留存和活跃增加客户留存提升产品销售能力客户月活率APP注册率提升客户粘性提升客户忠诚度活跃率转化率分期等产品用户转化率促进交易量新增消费额累计交易笔数额度使用率月均交易额客户唤醒率绑卡率人均持卡数流通率客户流失率商城

14、访问量提升审批效率12指标体系指标体系-建体系：建体系：自下而上归纳，通过梳理企业现有客户经营分析指标，自下而上自下而上归纳，通过梳理企业现有客户经营分析指标，自下而上归纳总结形成指标库归纳总结形成指标库建体系：以营销为目标，构建客户指标体系建体系：以营销为目标，构建客户指标体系做评估做评估补数据补数据指标收集指标收集指标指标解析解析指标整合和归类指标整合和归类指标成果梳理：指标成果梳理：定义指标业务维度和技术维度，梳理指标与维度的对应关系，形成指标库库收集指标：收集指标：向各业务部门收集经营指标清单，按指标类型对指标进行分类解析解析指标树指标树：梳理指标之间的关联关系，逐层拆解后得到指标树及

15、指标图谱13指标体系指标体系-建体系：建体系：通过通过7大步骤逐步自下而上梳理指标体系大步骤逐步自下而上梳理指标体系进展情况进展情况业务全景图业务全景图23业务条业务条线线业务场业务场景景零售信用卡中心汽车金融私财客户网点管理中心网金及财富管理金融综拓零售企划零售风险零售HR零售财务经营及消费贷款贷款后贷款中贷款前获客进件审核放款还款催收留存业务流业务流程程注册开户活跃授信审核贷款审核签订合同风险审核业务过业务过程程签订合同放款审核发放贷款还款提醒账户扣款还款登记短信催收电话催化制定还款方案约定还款日期提起诉讼验真下发名单认领名单自留名单拨打名单再贷款流失当前识别核心当前识别核心KPIKPI数

16、量数量指标梳理步骤指标梳理步骤业务调研访谈业务调研访谈梳理业务条线、业务场业务条线、业务场景景梳理业务流程、业务过业务流程、业务过程程基于现有指标底表，识识别原子指标别原子指标组合提炼核心组合提炼核心KPIKPI明确分析维度分析维度拆解影响KPI的关联业业务事件务事件，明确影响因素拆解影响KPI的关联指关联指标标，明确下钻计算逻辑匹配落地技术工具技术工具12345674.14.2如何识别如何识别核心核心KPIKPI核心核心KPIKPI归因分析归因分析应用应用4梳理原子指标、衍生指标梳理原子指标、衍生指标14指标体系指标体系-做评估做评估&补数据：补数据：构建数据全景图，有序推动指标完整性建设构

17、建数据全景图，有序推动指标完整性建设数数据据全全景景图图L0服务体系服务体系基础服务基础服务L1信用卡信用卡L0产品战略产品战略产品研发产品研发L1L0客户运营客户运营SAT运营运营L1L0负债匹配负债匹配委托投资委托投资L1L0资源投放资源投放资源运用资源运用L1资源域投资域客户域产品服务域饱和度100产品服产品服务域务域电子渠电子渠道域道域客户域客户域投资域投资域资源域资源域数据数据饱和饱和度评度评分分三级域：三级域：二级域：二级域：一级域：一级域：业务过程：业务过程：主顾积累互动开拓理财促成服务经营销售管理(活动量管理)获取名单建立联系激活用户互动养客锁客激发需求缺口分析方案呈现签单持续

18、服务保险复购3个已覆盖指标已覆盖指标价值链价值链10个9个13个4个10个6个3个7个5个电子渠道域原子指标原子指标信用卡新户信用卡新户AUMAUM开卡客户数开卡客户数交易总金额交易总金额理财复购3个电子电子渠道域渠道域0个0个 建立基于统一价值链的建立基于统一价值链的完整指标体系完整指标体系 通过数据全景图评估出通过数据全景图评估出价值链的覆盖度和数据饱和度价值链的覆盖度和数据饱和度 从数据价值的角度，从数据价值的角度，有序推动指标完整性建设有序推动指标完整性建设建体系建体系做评估：梳理所需指标缺失度、饱和度等做评估：梳理所需指标缺失度、饱和度等补数据：通过主动和被动的方式补充数据指标补数据

19、：通过主动和被动的方式补充数据指标15如何理解标签与指标，他们有何区别如何理解标签与指标，他们有何区别01如何构建标签体系如何构建标签体系03如何构建指标体系如何构建指标体系02如何用好标签与指标如何用好标签与指标0416标签建设机制了解标签形式定义标签内容生命周期管理定义标签的分类、层级、口径、归属等细化内容申请、审批、运行、上下架、更新机制、维护、输出、使用等全生命周期管理细化标签业务定义与技术口径明确生命周期流程管理了解标签的三种形式，加工类型，从用户与业务角度理解标签价值基础标签、规则标签、模型标签商业目标出发商业目标出发以终为始，从业务活动与商业目标来整理标签数据需求由组织内部开始，

20、为标签建设工作提供完善的管理与技术机制支撑保障管理机制与技术资源从商业目标反推标签需求1 12345标签体系标签体系-建体系：建体系：以业务场景及商业目标出发，建设标签体系以业务场景及商业目标出发，建设标签体系建体系：以业务场景为目标，构建客户标签体系建体系：以业务场景为目标，构建客户标签体系定类别定类别/口径口径补数据补数据17标签标签从各维度细化标签定义从各维度细化标签定义标签的中文名称标签名称标签的中文名称标签分类客户管理类标签所属类别标签的业务含义标签业务含义该标签统计我司基于财富的客户标签标签统计口径潜在高净值用户包括：有房，有车，最近消费金额标签的统计口径标签的计算公式标签计算公式

21、是否有房=1，是否有车=1，最近消费金额XXXX标签层级衍生标签说明标签间的关系层级说明标签来源的系统或报表标签出处营销管理系统重要性分类重要程度1、重要程度2、说明标签的重要程度标签责任部门XXX部标签设置与维护的管理部门标签的适用范围标签适用范围XXX部管理层级部门级标签说明标签的管理层级性别年龄最高学历收入状况理财风险偏好婚姻状况资产状况标签体系标签体系-定类别定类别/口径：口径：围绕客户，从各维度细化标签、统一刻画标签围绕客户，从各维度细化标签、统一刻画标签建体系建体系定类别定类别/口径口径:根据客户特征细化标签根据客户特征细化标签补数据补数据18业务价值账户余额产品持有价值贡献交易行

22、为风险评估人口信息关系网络生命周期状态潜在客户新开户客户首次购买客户临界升级客户高净值客户潜在流失客户沉睡客户场景偏好与需求存 存款 理财场景 保险需求 基金、定投 贵金属 外汇贷现金分期卡分期消费贷房屋贷花衣食住行标签体系标签体系-定类别定类别/口径：口径：以零售银行客户经营场景为例，逐层梳理标签内容体系以零售银行客户经营场景为例，逐层梳理标签内容体系建体系建体系定类别定类别/口径口径:根据客户特征细化标签根据客户特征细化标签补数据补数据19建模分析规则分析基于挖掘类应用标签高净值客户客户经理评价客户成长潜力朋友圈影响度产品购买偏好渠道使用偏好交易活跃度价格敏感度客户关联关系客户满意度客户风

23、险评分事实标签人口属性账户交易趋势渠道使用频率违约频度购买最多产品交易特征首次购买客户原始标签实体基本信息客户-产品-金额实体线上行为违约金额/次数消费记录市场营销活动客户资金往来外部数据补充统计分析贴合具体业务场景、基于概率模型、或挖掘算法生成评估实体的偏好、倾向、概率、频度、程度等基于规则类根据实体的动态行为、事实属性进行规则运算而产生由业务人员确定场景规则，并根据业务变化和效果反馈进行调整基于统计类原始字段或原子标签，是最基础的标签类型，可以从实体的消费数据、行为数据、基本属性中获取标签体系标签体系-补数据：补数据：基于原始数据从统计类、规则类、挖掘类三方面补充完善标签体系基于原始数据从

24、统计类、规则类、挖掘类三方面补充完善标签体系建体系建体系定类别定类别/口径口径补数据：通过主动和被动的方式补充标签补数据：通过主动和被动的方式补充标签20如何理解标签与指标，他们有何区别如何理解标签与指标，他们有何区别01如何构建标签体系如何构建标签体系03如何构建指标体系如何构建指标体系02如何用好标签与指标如何用好标签与指标0421标签管理常见问题及应对方案标签管理常见问题及应对方案标签准确性标签使用率标签生命周期快速迭代业务参与度标签的客户数目不对，是怎么算出来的？这几个标签是否重复加工了？哪个有人用，哪个没人用？这么多标签，哪些是业务部门已经不使用了呢，是否可以删除了？这个星期有个营销

25、活动，是否可以更改一下现有标签的统计口径快速给一份客户名单出来？总行的数据字典又变了，有哪些标签的加工受影响？业务人员是否可以直接对标签逻辑进行修改，不经过IT直接获取新的客户清单？标签管理系统统一管理所有标签加工逻辑，并提供问题反馈机制，可以上报标签数据问题，管理团队可以直接在系统中看到标签加工逻辑，从而核实、修正标签管理系统可以统计标签使用次数，支持按照名称查询标签，方便统计类似标签的使用量标签管理系统应具备管理标签生命周期的功能 支持标签零代码开发，通过业务人员直接调整、标签团队审批后即可上线 支持读取数据字典，变更元数据，更新标签逻辑零代码开发，实时预览标签筛选结果标签管理中的业务问题

26、应对方案22常用标签优化手段常用标签优化手段标签聚合标签名称优化标签描述修正年龄【月】收入水平【月】婚姻状况【月】人口统计特征【月】卡数量【月】高端卡数量【月】平均额度【月】用户持卡特征【月】用户评级用户评级【月】增加频次后缀增加频次后缀行员【月】是否行员【月】优化名称优化名称联系人标志【月】联系人是否本行客户【月】明确含义明确含义收入水平【月】明确划分方法明确划分方法家庭特征【月】明确定义明确定义年收入=5万：1；5万年收入=10万：2；10万年收入=30万：3；单身：1；已婚：2；已育：3；23标签体系梳理标签体系梳理一级一级分类分类一级描述一级描述二级分类二级分类 二级描述二级描述三级分

27、类三级分类三级描述三级描述示例示例数量数量历史使历史使用次数用次数最近一月最近一月使用次数使用次数责任责任人人 说明说明个人属性描述用户个人所具有的基础属性、家庭属性、社会属性等基础属性社会统计学属性等最基本的属性人口统计用户作为自然人所具有的人口统计学相关属性信息，如年龄、收入状况、婚姻状况等年龄【日】、收入水平【月】、是否已婚【月】业务基本特征用户在用卡方面具有的基本属性特征，如卡龄、星级、开户地等卡龄【月】、用户评级【月】、开户地【月】卡特征用户持卡的基本特征，如数量，高端卡数量、平均额度等卡数量【月】、高端卡数量【月】、平均额度【月】家庭属性描述与用户家庭有关的属性与特征信息家庭关系家

28、人关系、夫妻关系、亲子关系等家庭或家族成员间的关系婚否【月】、供养人数【月】家庭属性特征用户所在的家庭的特征属性，以及其中的成员的特征属性，如家中是否有小孩、老人、家庭结构类型等家庭特征【月】社会属性描述与用户社会关系相关的属性与特征信息紧急联系人信息紧急联系人的相关属性紧急联系人数量【月】、紧急联系人关系等级【月】、紧急联系人本行客户标识【月】工作属性特征描述个人工作的基本情况，包括职业、职位、工作单位及工作单位的基本情况职业【月】、职位【月】、工作单位类型【月】24事实标签标签建立容易，用好难。在建立完整标签体系的基础上，同步打造标签运营机制标签建立容易，用好难。在建立完整标签体系的基础上

29、，同步打造标签运营机制原始数据模型标签预测标签标签运营与管理源源数据加工数据加工标签运营标签运营12341.1 基本信息基本信息人口属性（性别、年龄、是否已婚）管理信息（客户号、所属机构、开户时长）客户价值（AUM、利息收入、非利息收入）1.2 客户关系客户关系贷款共同还款人数量信用卡附属卡数量紧急联系人数量最近12个月转账对手数量1.3 持有产品持有产品产品特征（基金购买倾向、理财购买倾向、大额存单标志）投资风险评价（基金风险偏好、理财风险偏好）1.4 客户行为客户行为往来关系信用卡交易特征（交易频次，有车，有房）渠道行为（常用渠道，手机银行登录方式，客服外呼接听次数，重复投诉客户）1.5

30、客户营销客户营销产品到期提醒最近7天浏览理财产品标志1.6 客户风险客户风险异地登录标志新设备登录标志2.1 基本信息基本信息年龄阶段（青、中、老）高价值客户（AUM、收入）2.2 客户关系客户关系家庭支柱（判断供养人数）账房（转入、转出对手数量）2.3 持有产品持有产品小富即安（低风险产品持有）运筹帷幄（资产配置情况）2.4 客户行为客户行为羊毛党（获取优惠次数，AUM）网购达人（信用卡消费特征）2.5 客户营销客户营销基金潜客（历史交易）理财潜客（历史交易、到期时间）2.6 客户风险客户风险账号安全标志欺诈风险标志3.1 客户营销客户营销车贷潜客（上次购车时间）保险潜客（信用卡交易记录、预

31、知重大人生事件）3.2 客户风险客户风险违约概率（持有产品、征信标签、交易记录）潜在流失客（交易记录、转出对手）洗钱风险（转出、转入对手）4.1 建立标签监控体系建立标签监控体系监控标签的更新次数，更新方式，最近更新时间，责任人等监控标签的使用次数，使用部门，使用人，最近使用时间等4.2 标签体系优化标签体系优化聚合标签优化标签废弃标签4.3 建立标签管理系统（可前置）建立标签管理系统（可前置）标签生命周期管理标签灵活组合标签数据即时预览多源异构数据源支持与管理无代码式标签管理4.4 建立标签运营机制建立标签运营机制建立专门的标签运营团队建立标签需求管理机制，明确收集的渠道、方式建立标签开发规

32、范，明确分类、命名、描述规范（包含建模思路、使用场景、生成周期、使用方式、标签效果等）建立标签上线审核机制，明确建模思路、数据、负责人、测试样本量及命中率等客户基本信息历史交易信息客户持有产品产品信息账户基本信息客户静态信息宽表交易汇总信息宽表账户汇总信息宽表标签体系建立标签体系建立025指标分析：指标分析：针对银行关键针对银行关键KPIKPI，建立归因分析库，明确影响，建立归因分析库，明确影响KPIKPI的因素的因素消金放款消金放款金额增速金额增速内部因素内部因素（1 1项）项）外部因素外部因素（3 3项）项）宏观政策有利/不利于放款经济环境有利/不利于放款自然因素有利/不利于放款营销获客：

33、营销获客：获客情况理想/不理想（2项）进件审核：进件审核：审核贷款进件通过情况（5项）授信审核：授信审核：审核授信申请通过情况（8项）贷款审核：贷款审核：审核贷款申请通过情况（5项）还款审核：还款审核：评估客户还款情况良好/较差，调整放款策略（3项）放款审核：放款审核：审核放款申请通过情况（5项）线上渠道触达客户的准确度高/低线下渠道触达客户的准确度高/低审核客户资信情况规则严格/宽松审核客户负债情况规则严格/宽松评估客户信用评级规则严格/宽松评估信用评级规则严格/宽松评估黑名单规则严格/宽松评估进件质量评分规则严格/宽松测算风险规则严格/宽松审核客户资信规则严格/宽松审核合法合规性规则严格/

34、宽松审核客户承贷能力规则严格/宽松审核客户现金流情况规则严格/宽松审核贷款用途规则严格/宽松审核担保措施规则严格/宽松评估信用评级规则严格/宽松审核贷款调查报告规则严格/宽松审核贷款用途规则严格/宽松审核担保措施规则严格/宽松审核抵押合同规则严格/宽松划分客户贷款五级分类规则严格/宽松贷款逾期监控策略严格/宽松（4项）不良贷款监控策略严格/宽松客户是否出险资金周转出现暂时困难客户是否收入减少导致还款困难客户是否主动不还款客户是否遗忘还款时间内内/外因素外因素直接影响直接影响KPIKPI的业务过程的业务过程/事件事件间接影响间接影响KPIKPI的业务过程的业务过程/事件事件影响上级业务过影响上级

35、业务过程程/事件的子事件事件的子事件子事件分类子事件分类（共4项）（共5项）（共23项）（共4项）26指标分析指标分析:构建多维度的指标归因拆解，明确指标下钻逻辑，提供决策辅助构建多维度的指标归因拆解，明确指标下钻逻辑，提供决策辅助消金放款消金放款金额增速金额增速内部内部指标指标外部外部指标指标分析维度分析维度对比方法对比方法统计周期统计周期机构机构产品产品渠道渠道区域区域 同比 占比 日/月/年 网点 支行 新一贷 宅抵贷 厅堂 网点 京津冀 长三角内内/外指标外指标直接影响直接影响KPIKPI的指标的指标间接影响间接影响KPIKPI的指标的指标影响上级指标的子指标影响上级指标的子指标子指标

36、分类子指标分类（1项）（共6项）（共25项）（共4项）暂未量化 暂未量化 暂未量化 客户转化率 进件审核通过率 授信审核通过率 贷款审核通过率 逾期贷款率 不良贷款率 放款审核通过率 放款金额 线上营销活动触达率 线上营销活动响应率 线下营销活动触达率 线下营销活动响应率 审核客户资信情况通过率 审核客户负债情况通过率 评估客户信用评级通过率 评估信用评级通过率 评估黑名单通过率 评估进件质量xx分占比 测算风险通过率 审核客户资信通过率 审核合法合规性通过率 审核客户承贷能力通过率 审核客户现金流情况通过率 审核贷款用途通过率 审核担保措施通过率 评估信用评级通过率 审核贷款调查报告通过率 审核贷款用途通过率 审核担保措施通过率 审核抵押合同通过率 逾期贷款预测模型准确率 贷款逾期报警率 呆账回收率 客户资金周转出现暂时困难导致的贷款逾期率 客户收入减少还款困难导致的贷款逾期率 客户主动不还款导致的贷款逾期率 客户遗忘还款时间导致的贷款逾期率行业行业客群客群 制造业 IT 性别 年龄段感谢聆听感谢聆听