信贷产品逾期率高怎么办?按照这种分析方法找出”罪魁祸首“!

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:70 次浏览
2024-05-22 17:31:57

在金融领域,贷款逾期现象不仅对金融机构的稳定性和盈利能力构成威胁,更可能对整个金融市场的健康产生深远的影响。随着信贷市场的快速扩张和金融产品的不断创新,贷款逾期问题变得愈发复杂和多变。因此,对贷款逾期进行深入的分析,识别其中的风险因素,并制定出有效的风险控制策略,对于维护金融市场的稳定和促进经济的健康发展至关重要。

本文通过“某某贷”这一具体案例,深入探讨了贷款逾期的相关问题。“某某贷”作为一种面向已有良好还款记录用户的金融产品,其设计初衷是为了满足用户的再次贷款需求,同时保持较低的风险水平。然而,实际运作中,我们发现该产品的逾期率远高于预期,这不仅违背了产品设计的初衷,也暴露出了潜在的亏损风险。

通过对“某某贷”产品的具体分析,本文旨在揭示逾期行为背后的模式和原因,评估逾期风险,并提出切实可行的风险管理措施。我们希望通过本文的分析,能够帮助金融机构更好地理解借款人的行为特征,优化信贷政策,提高风险管理能力,从而减少潜在的信贷损失,为金融市场的稳定和发展做出贡献。

一、  明确问题背景

某产品逾期率高

“某某贷”是一种某金融机构一种金融产品,针对那些在本公司已有借款记录并且至少成功还款6期的用户再次提供的贷款服务,该产品的贷款期限设定为12个月。如图所示,该图展示了该机构不同贷款产品的逾期率状况。通过与其他网络贷款产品进行对比分析,我们发现“某某贷”产品的逾期率大约比其他产品高出2%。

某产品逾期率,金融分析,金融风险案例分析

经过与相关部门的深入沟通和分析,我们预计该产品的最终逾期率可能达到约9.5%,这一数字明显高于产品最初设计时设定的5.2%逾期率目标。这种偏差表明产品面临较大的潜在亏损风险,因此,必须对导致逾期率高企的原因进行详细分析。

下表提供了对最终逾期率(即坏账率)的一个初步估算。该估算采用的计算方法是将当前逾期率除以贷款发放后的月份数,再乘以12个月。例如,2019年9月和10月的数据分别通过使用2019年8月的数值和平均逾期率来估算。根据这种方法计算,预计的总体坏账比例大约为9.55%。因此找出产品逾期率高背后的原因刻不容缓。

最终逾期率估算,金融分析,金融风险案例分析

分析思路

采用多维度拆解法对逾期数据进行拆分,旨在深入挖掘逾期现象背后的各种潜在因素。这种方法通过将复杂的数据集分解成若干个关键维度,使我们能够从不同角度审视问题,识别出影响逾期率的关键变量。

(1)按照地域维度进行拆分

将逾期数据按照不同区域进行分类,从而识别出是否存在某些特定区域内逾期率异常高的情况。这种地域性的分析有助于我们了解是否存在区域经济环境、文化差异或地方政策等因素对用户还款行为产生影响。

(2)按照时间维度进行拆解

分析不同时间段内的逾期率变化,比如按月、按季度或按年份来观察逾期率的波动情况。时间序列分析可以帮助我们发现逾期现象是否呈现周期性变化,或者是否受到特定时间节点的事件影响,如节假日、经济危机等。

(3)从用户信用历史的角度进行拆分

分析用户的信用评分、历史逾期记录、征信查询次数等信用相关指标与逾期率之间的关系。这有助于我们评估用户的信用风险,并采取相应的风险控制措施。

二、  分析原因

1、按照区域维度进行拆解

采用多维度拆法,我们将数据依据区域进行细分。具体来说,每个区域的放款金额占比是通过将该区域的放款金额与总放款金额进行比较得出的,拆分结果如下表所示。

区域维度拆解,金融分析,金融风险案例分析

观察数据可以注意到,东南区域的逾期率最高,达到了11.44%。然而,考虑到该区域的放款金额仅占到总放款金额的1.46%,其对整体逾期率的影响相对有限。

2、按照放款年月维度进行拆解

由于从区域角度分析并未揭示出逾期率高企的根本原因,我们需要转换分析的视角。接下来,我们将按照放款的年份和月份对数据进行重新拆解,按照不同放款年月分类的放款逾期率情况如下表所示。

放款年月拆解,金融分析,金融风险案例分析

通过分析数据,我们注意到2019年2月的逾期率特别高,达到了10.31%。然而,由于该月份的放款金额仅占总放款金额的2.42%,因此其对整体逾期率的影响相对较小。

3、按照上一笔贷款还款情况和本次借款前征信查询次数两个维度拆解

尽管已经从区域和放款时间两个维度进行了分析,但这些分析并未能彻底揭示产品逾期率高的根本原因。因此,我们决定从用户上一笔贷款的还款情况和本次借款前征信查询次数这两个新的维度进行深入分析,以探究还款行为的潜在因素。

(1)上一笔贷款还款情况维度拆分结果

根据下表的数据,我们发现那些在上一笔贷款扣款时遭遇失败的用户,在本次借款中的逾期率异常高。这一发现指向了用户还款行为的连续性和信用历史对当前逾期可能性的重要影响。

上一笔贷款还款情况拆解,金融分析,金融风险案例分析

(2)申请借款前征信查询次数维度拆分结果

下表展示了用户在申请借款前进行的征信查询次数。分析显示,随着征信查询次数的增加,逾期率也相应上升。特别值得注意的是,那些在半年内查询次数达到或超过8次的用户,其贷款逾期率飙升至6.11%。

申请贷款前征信查询次数拆解,金融分析,金融风险案例分析

结论

通过对还款情况和征询查询次数两个维度的拆分结果进行分析,得出了以下两个结论:

  • 在上一次还款周期中,如果用户曾经历过扣款失败的情况,这通常意味着他们在还款期限内未能存入足够的还款金额。因此,这些用户在当前借款中出现逾期的风险相对较高。
  • 此外,如果用户在本次借款前征信查询频繁,这可能表明他们的现金流状况紧张,从而进一步增加了逾期还款的可能性。

三、  提出建议

数据分析结果提出的可执行建议,应根据各部门的职能和权限来确定。以本案例为例,分析师属于产品部门,该部门负责制定产品准入标准和流程,但风控策略的执行则需要风控部门来完成。

因此,建议邀请风控部门参与讨论,共同探讨如何重新制定该产品的风控策略,包括限制某些区域的客续贷申请权限等。

通过与风控部门的讨论,我们决定对产品准入条件进行以下调整,并制定相应的风控策略:

  • 对于上一笔贷款未按时还款的用户,一律不允许通过客续贷流程。如果分行对用户有充分信心,可以提交特殊申请,经风控部门审批后,可考虑其他产品。
  • 对于半年内征信查询次数达到或超过8次的用户,需要提供详细征信报告。风控部门将研究审核实施细则,并将其下发给各分行。
  • 考虑到东南区域客续贷放款逾期率达到11.44%,且该区域放款金额仅占客续贷总额的1.46%,暂停该区域的客续贷申请资格,不会对业务产生重大影响。待该区域分行经理经过培训并通过考试后,再重新开放申请。
  • 该产品目前的准入条件仅以已还期数为依据,过于简单。在后续产品设计中,应从更多维度进行分析和设定准入条件,例如用户上一笔还款是否准时,本次借款申请时用户半年内的征信查询次数是否在正常范围内等。

四、  总结

在对“某某贷”产品的贷款逾期现象进行了全面的分析和深入探讨后,我们得出了一系列旨在降低逾期率、优化信贷流程和提高风险管理能力的建议。这些建议不仅基于对历史数据的严谨分析,也考虑了市场动态和用户行为的多样性。

我们认识到,贷款逾期管理是一个持续的过程,需要金融机构不断适应变化的市场环境,及时调整和优化风险控制策略。通过实施上述建议,我们期望能够有效减少逾期贷款的发生,提高贷款回收率,从而保护金融机构的资产安全,维护金融市场的稳定。此外,我们还强调了跨部门合作的重要性。产品部门和风控部门的紧密协作,以及其他相关部门的支持,对于确保风险管理措施的有效执行至关重要。通过团队的共同努力,我们可以更好地应对贷款逾期带来的挑战,提升整个金融系统的稳健性。

最终,我们的目标是通过这些措施,不仅提升“某某贷”产品的市场竞争力,更为金融机构的长期发展和金融市场的繁荣做出贡献。我们将持续监控这些策略的实施效果,并根据实际运行情况做出必要的调整,以确保我们的贷款逾期管理策略始终处于行业最佳实践的前沿。让我们携手前进,共创金融领域的辉煌未来。

在对“某某贷”产品进行深入的贷款逾期分析并提出相应的风险管理建议后,我们认识到了数据驱动决策的重要性。在这个过程中,拥有一款强大的数据分析工具是至关重要的。

FineBI作为一款功能强大的商业智能(BI)工具,以其直观的拖拽式操作、强大的数据处理能力和丰富的可视化效果,能够帮助金融机构快速洞察数据背后的深层次信息。它支持多种数据源的接入,能够轻松整合来自不同系统和平台的数据,为风险管理提供全面的数据支持。此外,FineBI的实时数据分析和灵活的报告生成功能,使得决策者能够及时响应市场变化,制定更加精准的策略。

通过FineBI,金融机构可以更加高效地进行贷款逾期分析,优化信贷政策,提高风险控制水平。无论是对于产品部门制定准入标准,还是风控部门执行风险策略,FineBI都能提供强有力的数据支持,助力金融机构在竞争激烈的市场中保持领先地位,实现数据驱动的智能决策。

FineBI,金融分析,金融风险案例分析
FineBI,金融分析,金融风险案例分析

若想了解更多关于FineBI金融信贷的解决方案,您可以点击下方按钮,快速获得帆软为您提供的方案建议、免费的数据产品试用和同行业标杆案例学习参考。

商业智能BI产品更多介绍: www.finebi.com

产品体验

相关内容

目录
立即体验 立即体验

商务咨询

在线咨询
专业顾问帮您解答问题

电话咨询

技术问题

投诉入口

微信咨询

返回顶部