贷中用户额度的管理，主要有包括提额跟降额。

先给大家解释下贷中业务中比较重要的额度管理。

在整个贷中业务中，额度管理包括提额跟降额。

主动提额指机构主动为用户提额；主动降额为机构因为风险原因对用户额度做降额处理；

被动提额为用户向机构申请提额；

①主动提额——针对低风险，高使用率的用户，主动提额带来几点好处：

1.满足用户高频用卡需求，提高用户对产品的认可度；

2.加强额度使用率，促进额度循环和提升利润；

3.充分利用额度资源，提升额度对收益产出的共享度；

②主动降额——针对极高风险用户，主动降额降低违约损失：

1.对于恶意拖欠等高风险用户，实时主动降额措施

2.通过降额处置降低违约损失

3.考虑用户体验，需加强降额提醒通知




③被动调额——根据用户不同风险和调额需求，设计相匹配的额度调整策略：

1.满足用户主动提额和降额需求，满足用户贷款需求；

2.考虑当前行内授信总额，实现高效的额度分配与利用




以下，我们具体来阐述下提降额的方法与实操案例：

一.根据不同客群等级逐步提额





在进行不同客群的等级的提额策略中，我们依旧需要借助评分分数进行客群分层，并且对不同的分数区间的客群逐渐提升额度。如图所示，在上述中，以200为幅度逐步提升额度。以560~580这个区间为例，提额后观察，额度区间跟逾期率的关系数据：








通过分析得知，提额从200到600的额度后，逾期率会稍微下降，而在800后与无提额趋平，通过数据分析得知提额的上限为：提额上限额度=800








在以上内容中，我们知道同个分数区间的提额的上限，那不同分数之间是否能提额？如上述560~580的区间如果确定可以提额，与之相比较为下沉的540~560的区间或者更低分的520~540的区间，是否可以提额，进一步我们来解决这个问题。

依旧让数据告诉我们以上提额的答案。




二.不同分数段，相同提额额度对于逾期率的影响

取520分以上客户为例，假如全部提额200后，分数区间与逾期率的关系如下：





这里我们用到了ABtest的概念：为同一个目标制定不同方案，控制变量，看哪一个方案更符合设计目标（比如之前提到的，同一个分数段的客户，提额不同的额度，本例的目标是提额对于逾期率的影响）

以上无提额为对照组，提额200为实验组，通过数据可知，观察逾期数据，可以发现不同提额的逾期情况如下：





很明显，在以上的数据中除了520-540分数段，其余提额表现均好于对照组。初步结论如下：本次提额的临界点520-540分数段不建议提额。

在以上提额相关过程中，我们解决了大部分问题，包括同个分数区间取得提额上限以及提额效果的比较。但如果留心上探式提额过程中的数据，我们仍会发现提额有以下情况需要进一步分析：





如以上数据中，会发现520-540分段不提额16%逾期率跟560-580分段提额1000的16%逾期率一样，那这个不同分数区间提额前后如何比较重要性。要解决这个问题，单单靠上探式提额已经不够用了。

详细可关注：第四期《全线条风控训练营》。

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