隨著流量獲客成本日益高昂，各大金融機構對于客戶的精細化運營越來越重視。如果在貸前做好客群撈回放松策略，或在貸中撈回優質老客戶并經營，則可以實現客群質量的持續優化，從而幫助機構帶來更大的收益。那么，如何從拒絕客戶中撈回部分相對優質的客戶，將是考量金融機構的一個重點和難點。
融慧金科數字化賦能事業部副總經理趙慧結合自身近10年金融行業數字化風控實戰經驗，從拒絕推斷的理論及科學應用等方面，詳細講解了拒絕推斷常見的方法，拒件撈回的實施及風險監控等干貨內容。
為什么要做拒絕推斷？這里不得不提一個概念叫做幸存者偏差。趙慧表示，在現實生活中，有很多關于幸存者偏差的的典型案例，比如讀書無用論，比爾蓋茨、喬布斯、扎克伯格等這些知名大佬都曾輟學過，有些人就會認為讀書沒用，但卻忽略了那些沒有讀書的其他人的現狀，“表現最好的最容易被看見”，這就是幸存者偏差，即“以偏概全”。
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同樣，在金融領域也存在著幸存者偏差，比如在數字化風控中，有很多壞客戶可能被拒絕準入了，所以通過的客戶，基本上算是不那么壞的客戶，但如果直接運用通過的客戶數據去統計建模就會出現幸存者偏差，從而影響到模型的精確度和信貸決策的有效性。鑒于此，我們引入拒絕推斷的概念，即從拒絕樣本里面推斷出哪些是好人、哪些是壞人，然后整合樣本中的已知好人和已知壞人共同去建模訓練，便有效解決了幸存者偏差問題。
有不少同學提出疑問，拒絕推斷適用的場合有哪些？是不是所有的場合都適用？什么需要做拒絕推斷？
拒絕推斷常見的方法都有哪些，這些方法的特征及優勢是什么？
為什么要做拒件撈回，如何通過RI模型找出拒絕樣本中的推斷好人和推斷壞人？
拒件撈回方案上線后，風險監控必不可少，那么在貸前和貸中環節都需要監控哪些指標？
需要注意的是，在業務實際應用中，從拒絕的客戶中撈回一部分相對優質的客戶，是一種冒險的嘗試。如果適用恰當，在一定程度上可以減少獲客成本，提高金融機構的整體收益。反之，可能會造成一部分的壞賬損失。因此，對于如何做好風險和收益之間的平衡也是我們長期思考的一個課題。
換句話說，在做之前，機構需要考慮目前業務的實際情況，如果現階段的逾期表現良好且穩定，做拒件撈回一定程度上是可以提升效益的，逾期情況不太好的話還是要謹慎考慮。
以上關于拒絕推斷和拒件撈回的實操干貨內容，都在這期《科學的拒絕推斷和拒件撈回的應用方法》課程里了，歡迎大家在視頻課程的評論區或本篇文章下方留言，可以提出你的問題，也可以發表你對課程的學習感受，講師收到問題或反饋后會優先為您答疑哦～
課程大綱
第一講 拒絕推斷概覽
l 幸存者偏差
l 拒絕推斷的引入
l 拒絕推斷的框架
l 拒絕推斷的適用場合
第二講 拒絕推斷理論
l 拒絕推斷常見的六種方法
第三講 拒件撈回理論
l 為什么要做拒件撈回
l 常見概念：KGB、IAGB、RI、重要樣本
l 如何通過RI模型找出拒絕樣本中的推斷好人和推斷壞人
l 拒件撈回測算方法
第四講 拒件撈回實施
l 拒件撈回實施原則
l 拒件撈回實驗設計
l 拒件撈回風險監控
課程收益
1.更深層次了解科學拒絕推斷的理論知識，學習掌握拒絕推斷六大常見方法。
2.深刻認識拒件撈回的必要性，了解常見概念和基本理論，學習具體實施方案思路。
課程對象
所有金融信貸風險管理從業人員
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