一种奇怪的vintage形状

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经常看数据做分析的同学都知道,如果一些数据、曲线有异常,那么业务必然会有想过问题。比如说正文这种情况,前3期增长缓慢,后面开始加速的S型vintage,你会有什么想法?

有人问我,如果出现了前3期增长缓慢,后面开始加速的S型vintage,你会有什么想法?大概如下图。

我说,感觉这个不像是纯现金贷类的产品,是不是有场景的信贷产品?‍

为什么这么说呢?

一般来说,常见的vintage曲线是斜率越来越小的,或者说二阶导小于0。这是很显而易见的,因为其极限是肯定要趋平的,对于一个过0点且趋于平缓的曲线,最简单的形状就是斜率越来越小那条,即下图蓝线。红线显然比蓝线复杂。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

自然规律中,越简单的越容易是真相。这是数学函数和哲学角度的解释。

其业务解释是,用户总是会,履约次数越多就越不容易逾期,不然前面就白履约了。更别提,我们还忽略了欺诈风险,欺诈风险会体现在FPD里,那都是早期风险暴露。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

所以,这个S型曲线不像是纯现金贷的产品,那为什么是有场景的现金贷产品?‍‍‍‍

举几个例子吧。‍‍‍‍‍‍‍‍

运营商十几年前喜欢搞“0元购”那种合约机,就是你的月租套餐贵一点,合同时间长一点,就免费给你送手机。一般是月租100-300,套餐要用2-3年,送你的手机大概是1k-3k价位。前期当然没什么风险,但半年一年过后,你手机丢了,或者旧了换了,风险肯定就蹭蹭上涨。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

这几年还有个手机租赁也很火,很多之前搞“714”高炮的人转而搞手机租赁了。几千块钱的手机,你想尝尝鲜装装逼,就租来用用,按天收费。跟运营商0元购机一样,后面风险肯定也是上涨。其风险肯定比0元购机高很多,因为这个场景不可靠。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

医美分期也是。前期乐呵呵,后期效果反弹或者不理想,不愿意还的自然就多了。‍‍‍‍‍‍‍

信用风险的规律从来没有发生变化,但场景使得其vintage发生了变化。也就是说,最终表现出来的风险其实是信用风险叠加一个场景风险。

所以有人说,让场景归场景,金融归金融。这是刘波老师一篇文章《蛋碎了一地的场景金融》中说的,推荐看一看。

但如果硬要说,不是场景金融,就是单纯的现金贷产品,出现了这种S型vintage,并且你们的风险管理策略不会导向这种结果,例如后期不催收了,还有什么解释呢?‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

什么用户会前期偏好后期变坏呢?研究去吧。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

本文由人人都是产品经理作者【雷帅】,微信公众号:【雷帅快与慢】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。

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