本文的研究背景：為了增加進件和放款，拓展業務規模，如何根據現有的資料表現，調整既有的風控策略。所以，此時博弈的雙方再次出現，即:增大業務量的同時，使風險控制在可接受的範圍之內。本文以a汽車金融公司裡二手車的授信進件為例，為各位讀者詳細演繹如何調整車齡的准入政策（注:以下為基於真實專案資料的脫敏資料）。
政策調整前：
政策調整後：
（2）實際調整階段：政策變更之後的實際資料表現追蹤
（3）政策觀察階段：逾期和貸後表現
（4）政策後續研究階段：後續政策的調整方向
a公司在2023年4月之前的機審規則，二手車車齡超過10年，系統拒絕。
下表是政策變更之前的逾期表現：
細心的讀者，肯定能發現，在上表中：二手車車齡在5-8年之間的逾期表現最大（此處已標紅）。之後再隨著二手車齡的增長，比如到車齡到8-9時候，逾期率反而降低到了4%，所以可以發現車齡與逾期間的關係，並非線性增長關係，車齡如果一直增長，逾期表現其實並沒有增加，到了某個拐點反而是降低。
分析這種根據這種資料，跟業務前端的同事交流，得到這樣一則資訊：高車齡的二手車價值有限，欺詐和騙貸的可能性更低。
綜上分析，我們考慮可以將更高車齡的一部分二手車讓其進件，進一步增大風險敞口。於是，我們將2023年4月之後的機審規則定位：二手車車齡超過15年，則改為：系統+人工拒絕。車齡相比之前，大大拓長了5年。
二. 實際調整階段：政策變更之後的實際資料表現追蹤
調整後的政策，因為資產表現的滯後性，我們最終將觀測節點定在新政策後的7個月後，也即2023年11月。進一步將相關的資料分析得到以下三個維度的綜合分析：進件影響、放款影響、有效率（審批率）影響。
2.1進件影響
調整政策後，具體的政策細則為：2023年4月-7月，進件增加的都是車齡11年的；2023年8月開始，12年車齡和13年車齡的開始進件。總體業務的方向是進件的車齡越來越大。
分析進件的情況，得到具體的資料情況如下：
資料情況告訴我們：車齡政策放開以來，10年以上車齡的進件整體提高了27%。（新的政策對10年以下車齡的放款情況依舊保持不變，所以此政策對之前的存量客戶的資料沒有影響。相關的計算方式：10年以上車齡進件量/10年以下車齡的進件量）
2.2放款影響
進件量的增大，勢必也會進一步增大風險敞口。放款的資料相關如下:
車齡政策放開以來，10年以上車齡的放款總計提高了34%。（10年以上的放款件數/10年以下的放款件數）
2.3有效率影響
最後我們再分析下政策調後，每種二手車車齡的有效率（審批率）的資料情況:
（有效率的計算公式：有效率=放款/進件）
相關的資料可以得到，10年以內車齡的有效率（審批率）為35%，11年以內車齡的有效率（審批率）提公升至37%，超過11年車齡的有效率整體變化不大。整體政策對有效率的提公升為2%。
有效率的提公升，會降低運營成本，優化業務表現。
三. 政策觀察階段：逾期和貸後表現
資產表現，我們還是按照常規化資產的分析方法，使用月末逾期資料表現與vintage賬齡分析的方法計算。
3.1.月末逾期資料表現
自2023年4月底至2023年10月底，逾期資料表現情況如下：
10年以上車齡的逾期表現和預期一致，逾期率比較低。考慮到10年以內車齡的逾期具有累積效應，同時10年以上車齡的逾期30+和逾期60+還沒有完全表現出來。因此有必要進行vintage分析。
3.2.vintage賬齡分析
以整體逾期率為例，通過賬齡分析可以看到，5-10年車齡的逾期率》0-5年車齡的逾期率》10年以上車齡的逾期率。
分析兩者的差異，可以得到以下資料結果：5-10年車齡的逾期率》0-5年車齡的逾期率》10年以上車齡的逾期率。
該資料也從能看出來，我們將10年以上車齡授信放過的策略是正確的。
四、後續政策調整方向
綜合實際業務資料的表現和情況，二手車車齡政策的放開，刺激了進件和放款，提公升了有效率，與此同時，逾期表現也控制在可以接受的範圍之內。政策整體是可用的，之後在持續監控業務和逾期資料表現的同時，可考慮進一步放開車齡要求。
番茄學院管理員：小番
備註請填寫行業崗位，謝謝啦！
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