风控案例讲解，风控策略部署与调优|国庆不容错过的内容②
风控流程分为贷前、贷中与贷后模块，每个模块都可用一定的计量维度去衡量相关风险情况。
计量风控讲究的是，在每个模块之间都能对相关指标量化并能进行相关计量风险评估。
要能实现相关的风险计量，必须满足两个必备条件，
一是：标准化，其中包括流程标准化、数据标准化等内容；
二是：相关的埋点数据得做好。
这个流程在我们之前的文章在介绍得更详细些，传送门：
《 风控策略部署与调优都有哪些内容》。
而在 《风控部署策略部署与调优》的星球课堂中，我们提到了更具体的策略调优细则。
首先我们先介绍下信贷决策流程内容：
以上的决策流程是整个风控流程逻辑相关的基石，以此基石，我们展开具体的策略调优的思路与案例讲解。
《策略调优》：
策略调优就是在策略上线后对策略调优的过程，具体调优的流程如下：
1、寻找通过率下降的时间段;
2、梳理风控流程各转化环节:产品准入/规则集合/评分模型/人审，进行拒绝原因分析;
3、逐层剖析到最小单元的规则数据分布,根据数据结果调整策略;
4、涉及规则调整优先调整单一拒量率较高的规则，单一拒量/组合拒量；
5、客户附加条件授信/加大白名单客户比例；
6、分析结果落实到策略调优，持续关注;
当然关于此次策略调优的讲解，我们更有具体的案例做支撑给到大家学习。
整个调优过程，我们分为通过率调优跟逾期率调优两个方向。本文重点以通过率调优跟大家详细讲解，剩余部分可以参考番茄学院课程内容。
一.通过率走势的分析
通过率走势向下-时间段来确定是否近期有做策略调整,收紧审核策略等内容。在观察具体的调优的通过率的时候，比如发现某段时间的通过率骤然下降——
二、梳理全流程各转化环节
在分析逻辑上需要明确：直通客户比例降低,规则通过率降低,人审通过率降低,先以规则为切入点进行深入分析。我们分析相关的数据情况，是因为17跟18日这两天的数据通过率突然下降所致。
三、拆分规则分析报表，分析原因
在对具体的通过率分析中，需要将命中策略分析报告往规则集的方向拆分。分析最小单元的规则数据分布,根据数据反馈制定策略。这里我们会看两个报表，分别是组合报表跟单一报表。组合报表即可命中多条规则的报表，详情如下：
单一报表即命中单一规则的报表，详情如下：
大家还记得我们之前文章所提到的并行规则跟串行规则的内容吗？传送门： 串行规则与并行规则串行与并行就像电路中的串联跟并联。串联是命中规则是单一的，并联规则是多条同时触发的。
在以上的组合报表跟单一报表中，我们会发现是因为政策准入这条具体的规则较之前的平均值波动。
在进一步的分析中，发现：通过率的降低与准入的条件的限制有关系。
四.确定命中的具体规则细则
基于以上的分析，我们基本有的初步结论如下：政策准入规则导致拒量升高,拒量波动比例基本一致那对具体的政策准入的规则集拆分中，我们看到相关规则中职业的拒绝率较之前高得多：
我们初步确定是因为职业的审核对此次的整体的授信导致较大的波动。而在相关的审核细则中，具体有:证件虚假，图片异常，限制准入行业，限制准入职业，限制准入区域，联系人虚假.......跟审核同事交流，会发现准入职业的细则如下:职业的准入：大学生拒绝最终分析发现，是因为营销人员将大学生也进行展业，而这违背了此产品的准入细则。此规则内容自然会同步导致了公积金拒量攀升，因为学生当然没有缴费公积金的数据;学生的准入导致的人工审核的通过率降低。同理机审规则拒绝分析思路与此类同，后续采取的相关的措施自然是需要将加强与人审交流。
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