在数字化浪潮的席卷以及国家战略、监管政策的大力推动下，金融机构都在加速数字化转型。因庞大的客户数量及客户潜力，互联网信贷业务成为金融机构的一大利润增长点。如何做好客户分群、更精准判断客户风险及评估客户价值贡献，从而带来最大化收益，成为当前金融机构自主风控能力构建中遇到的一大问题和挑战。
结合互联网信贷业务实际，张凯博士从客户管理角度出发，着重对如何通过收入预测实现客户价值最大化进行了深入分享。
评估用户还款能力是各类信贷业务贷前审核及贷中管理的重要环节，金融机构多使用收入数据来代替资产情况，并应用在风险评估、额度定价等场景中，因此金融机构不断采购各类外部数据并结合自身历史数据对用户收入情况进行挖掘、评估和预测。随着监管政策的不断完善，对于用户还款能力的评估不再仅仅作为金融机构评估客户信用风险的通识内容，也成为政策法规中强调的重点内容之一。
各项监管政策的接连出台，目的在于规范体量日益庞大且对于整个金融系统的影响力日益增强的互联网贷款业务。为实现互联网贷款业务的健康、可持续发展，商业银行对于自身信贷风险管理和存量用户管理的能力需要不断提高，尤其是对于存量用户的精细化管理能力，除基础的客户风险能力识别外，还需要能够识别用户的资产属性，并对其进行分层，构建全方位的立体用户画像，最大化挖掘客户价值。
目前来看，金融机构在信贷业务风险管理中普遍面临一些痛点，包括：
由此可见，信贷业务的全流程对客户分层都有着极强的需求，比如在贷前授信额度决策中，收入水平是评估客户资产负债及还款能力的主要维度；在贷中存量客户运营中，收入水平的稳定性影响着贷中提额降额的审核；在贷后催收决策中，收入预测可用来判断逾期客户是还款意愿低还是还款能力低，针对前者可通过催收提升回款率，而后者则可能会因无稳定收入成为坏账。
张凯博士指出，精细化的客户运营是金融机构未来的发展方向和目标，也是衡量金融机构风险管理能力的核心竞争力。对于收入预测如何协助实现客户价值最大化，可以从六个角度进行评估，如下图左侧所示：
在信贷各环节实现客户分层，对客户精细化管理的最终目标都是实现金融机构的收益最大化，将客户潜在价值转化为实际收益。而收益最大化的实现需要依赖不断扩大利息收入与风险成本间的差值，整个收入评估体系在此中扮演的角色就是协助找到能实现收益最大化的平衡点。
其中，对客户收入进行预测最核心的要素是寻找能够用于收入推断的数据，即能够直接或间接反映客户收入情况的或存在一定相关性的数据。这些数据维度如何选择，风险维度如何考虑？
对收入预测模型的准确性及有效性进行评估的指标有哪些？
作为评估客户价值的关键工具，收入预测在精准获客、授信审批、额度管理、存量运营、催收管理等各环节如何有效赋能？
基于以上内容的更多干货分享，张凯博士在《如何通过收入预测实现金融机构客户价值最大化》课程里都进行了详细解读，欢迎感兴趣的行业伙伴在线观看！
知识大纲
课程目录：
课程收益：
课程对象：
从事信贷风控策略数据分析、信贷风控建模人员或对模型策略感兴趣的风控从业人员。
另外，与之配套的白皮书也已经上线。该白皮书全面阐述了国内金融数字化转型创新发展背景下收入预测对金融机构的应用价值与业务影响，系统地总结了收入预测在信贷业务各环节场景应用中面临的实际挑战、解决思路及最佳应用实践。
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