第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
随着智能手机的普及和互联网+模式的深化，以拍拍贷为代表的互联网金融公司在中国大陆生根发芽[1]。经过数年的发展和进化，这种以互联网为载体的金融模式在国内的发展日趋成熟，并迸发出了惊人的力量，甚至一度威胁到传统金融机构的地位，迫使传统金融机构重视和尝试互联网金融产品[2,3]。然而，国内互联网金融市场的野蛮生长，也引发了诸多方面的社会问题。在资产端，爆出了诸如校园高利贷、裸贷、套路贷，用户个人信息泄露和盗用，贷款平台暴力催收等负面消息，其中一部分涉事平台和个人已然违反了相关法律法规。在这些负面新闻源源不断涌现的时候，国内监管机构出台了一系列行之有效的规范制度[4]，各地方政府也展开了对网贷平台的引导和整改工作[5,6]。这在一定程度上延续了国内互联网金融行业的寿命，也使得这个行业在短期内陷入了低谷。
在国内互联网金融行业进入冷冻期的时候，一些公司将目光投向了周边的东南亚国家和印度，试图将国内互联网金融模式嫁接到同样处于资金需求旺盛的新兴市场，在这些新兴市场中，以印度最为突出，因此受到了国内互联网金融公司的高度青睐。印度市场的与众不同，主要体现在以下几个方面：
1、庞大的人口基数
根据联合国经济和社会事务部人口司于 2019 年出具的《世界人口展望（2019）》报告[7]，其中数据批露，截止 2019 年，印度总人口约为 13.7 亿，按照当前印度的人口增长趋势，2027 年印度将在人口上首次超越中国，成为世界上人口最多的国家。此外，在人口年轻化程度上，印度在世界范围内也极具优势。据统计，2020 年印度人口年龄中位数为 28.2 岁，也就是说，按照印度约 13.7 亿的人口规模，有近 7 亿人口年龄小于等于 28.2 岁，社会青壮年劳动力十分充足，而青壮年劳动力是否充足也在某种程度上决定了消费能力。
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1.2 研究内容与思路
1.2.1 研究内容
本论文主要研究内容包括以下四个方面：
1、对旦锐科技在印度网贷业务中的风险管理现状和问题进行分析，具体包含对网贷业务风险点、风险管理机构及职责、风险管理流程以及产生的管理效果分别进行分析。归纳旦锐科技当前在印度网贷业务中存在的问题，并分析总结产生这些问题的原因。
2、通过群体划分和逾期统计结果，进一步确立以男性首贷群体和女性首贷群体分别作为研究样本，建立基于统计分析和机器学习技术手段下，男性首贷群体和女性首贷群体关于逾期行为的逻辑回归模型。并对男性首贷群体和女性首贷群体进行风险特征识别，对比两种群体逾期风险特征的差异，并做出解释。
3、根据男性首贷群体和女性首贷群体的逾期风险特征，对各风险特征进行风险等级评估，并通过两个群体中各风险特征的等级严重情况，分别设计符合风险管理要求和网贷业务规律下的男性首贷群体和女性首贷群体风险管理策略。
4、针对设计的贷前逾期风险管理策略，提出相应的实施计划和保障措施，使研究得到的贷前逾期风险管理策略能落到实处，最大化发挥风险管理策略的价值。
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第二章 相关理论及方法概述
2.1 关键概念
2.1.1 网贷业务
网贷是互联网贷款的简称，不同于传统金融贷款业务的作业模式，网贷不需要客户现场进行身份核实和提交纸面材料，而是通过互联网提供全程服务[14]。借助互联网优势和大数据等新兴技术的应用，客户可以足不出户随时随地完成贷款申请的各项步骤，包括了解各贷款产品的申请条件和费率情况，提交所需申请材料，发起贷款申请请求等都是依靠网络完成[15]。对于审核通过的申请，也只需在APP 上提交个人银行卡信息，在通过相应的核实验证之后，即可快速收到贷款款项，后续的账单查询、还款等操作也通过 APP 来完成。而对于贷款机构而言，同样也是借助网络和相关技术，实现非接触式审核审批，线上支付放款，远程贷后管理如电话催收等工作。整体上，网贷业务已经形成了“线上推广→贷款申请→资质审核→放款→还款→贷后管理”的业务闭环[16,17]。
目前，网贷业务正在成为一种趋势，国内各大小商业银行也注意到了互联网的强大流量，纷纷推出相应的网贷业务和产品。根据贷款周期的不同，网贷可大致分为周期为 6 个月以内的短期贷款，以及 6 个月以上贷款周期最多至 5 年的中长期贷款。授信额度上，一般由所处市场的客户收入及消费水平，产品所面向的客户层次，申请人的个人资质水平，贷款的担保方式，以及贷款周期长短共同决定。目前，无抵质押无担保的纯信用短期贷款产品在市场中占据主流位置[18]。 网贷不受地域范围、客户群体、服务网点、人力资源、运营时间等客观条件的限制，只要客户符合某种贷款产品的申请资质，均可随时随地提交贷款申请。网贷业务的出现，大大提高了贷款机构的获客量和业务量，有效的规避了线下贷款中间环节中的一些风险问题，如客户信息被盗用，伪造申请材料，业务员或审核人员协同客户骗贷等常见问题，但同时也引入了一些新的问题。
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2.2 相关理论概述
2.2.1 信用风险管理
信用风险(Credit Risk)是指由于任何一方不遵守任何金融合同的条款和条件而可能造成的损失风险，具体到贷款业务而言，主要是由于借方未能偿还贷款或履行合同义务，而造成贷方无法收到借方所欠本金和利息产生损失的可能性。信用风险可能会导致贷款机构现金流中断，增加回款成本。信用风险是贷款行业不可避免的一部分，但这并不意味着信用风险不可控制[26]。
信用风险管理(Credit Risk Management) 是识别、评估以及控制信用风险对组织资本和收益的威胁的过程。具体而言，是指通过制定一些风险管理信息政策，指导和协调各机构业务活动，对借方展开授信资质调查，对其资产和偿还能力做评估，在此基础上给出借方经济能力范围内的授信额度[27]。同时，在用信阶段，对借方款项用途，以及款项回收等环节实行全面监督和控制，以保障应收款项的安全及时回收。对于任意一家贷款机构而言，信用风险管理是至关重要的一项制度。
自存在经济活动以来，信用风险就作为一种最常见的风险形式，伴随着经济活动中的整个交易过程。在长期以来，人们总结了一套应对信用风险的流程和办法，以期控制风险，减少损失。目前，所有涉及信用风险的控制管理办法都大致遵循以下几个步骤（见表 2-1 所示）[28]。
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第三章 旦锐科技印度网贷业务逾期风险管理现状与问题分析 ... 14
3.1 公司及业务简介 ................................ 14
3.1.1 公司简介 ....................................... 14
3.1.2 网贷业务介绍 ......................... 14
第四章 旦锐科技印度网贷业务逾期风险特征识别 ............. 23
4.1 目标与思路 ................................. 23
4.2 数据来源与预处理 ............................. 24
第五章 旦锐科技印度网贷业务逾期风险管理策略 ............. 37
5.1 逾期风险评估 ................................ 44
5.1.1 男性首贷群体风险评估 ........................... 44
5.1.2 女性首贷群体风险评估 ............................. 37
第六章 印度网贷业务逾期风险管理策略的实施与保障
6.1 实施计划
根据本论文对旦锐科技印度网贷业务逾期风险贷前管理的研究，旦锐科技若要使逾期风险贷前管理策略完成落地，还需要按照以下实施计划进行落实：
1、完成数据准备工作
数据准备工作是分析逾期风险问题和建立机器学习模型的首要和重要步骤，数据准备工作包括数据提取、数据预处理以及一些必要的数据分析工作。在本论文研究步骤中，对于试运营数据的抽取和清洗，对于贷款逾期群体的细分归类，对于自变量的维度和范围提取，对于自变量的编码化处理等分析处理过程，都是建立在数据准备工作的基础之上。
对于网贷业务而言，首先，数据的来源并不是单一的，既有客户自己提交的信息，又有贷款机构通过第三方数据源获取到的数据。其次，网贷数据产生的时间节点也不尽相同，有的是在申请阶段产生的，有的是在审核过程中产生的，有的则是在贷后阶段产生的。最后，网贷数据的数据格式也是多样化的，例如，申请人的年龄是日期格式，申请人的所在城市是文本格式，而申请人的征信数据是非结构化的数据格式，需要加工和解析才能得到有用的信息。这都给数据准备工作造成了很大的麻烦，也因此，数据准备工作被众多研究工作者所看重。数据准备工作对本次网贷逾期风险贷前策略研究工作有着举足轻重的作用，对于研究建立的模型质量和制定的风险策略质量均有决定性的影响。
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第七章 结论与展望
7.1 主要结论
本文通过对旦锐科技印度网贷业务逾期风险管理现状及问题分析，使用统计分析和逻辑回归方法，将逾期问题进一步具体化到男性首贷群体和女性首贷群体这两个细分群体，分别建立了关于贷前逾期风险的逻辑回归模型，对贷前逾期风险特征进行识别，并根据相关风险特征设计了贷前逾期风险管理策略。论文主要结论总结如下：
1、分析了旦锐科技网贷业务逾期风险管理中存在的问题与不足。本文通过对旦锐科技网贷业务现有风险管理体系进行分析，得出旦锐科技网贷业务主要存在五个方面的风险管理漏洞。分别为风险数据利用率低、风险识别能力偏弱、人工审核质量参差不齐、人工审核效率低下、没有有效的风险管理策略。上述风险漏洞造成当前网贷业务逾期率远高于行业平均水平，风险管理存在困难的情况。
2、客户群体细分。通过对网贷业务逾期问题分析，发现不同客户群体的逾期特点呈现出较大的不同。因此提出按照是否复贷和性别两个维度，将原有的客户群体细分为“男性首贷客户”，“男性复贷客户”，“女性首贷客户”以及“女性复贷客户”。再根据业务习惯将逾期问题锁定为对“男性首贷客户”和“女性首贷客户”这两类逾期偏高的群体。最终实现对网贷业务逾期问题的分解和细化，为后续风险特征识别和设计风险策略做准备工作。
3、对男性首贷群体和女性首贷群体的逾期风险特征进行有效识别。通过分别建立两种群体下的逻辑回归模型，分析与逾期相关的风险要素，尝试对欺诈客户和高风险客户进行风险特征识别，为设计贷前逾期风险管理策略作保障工作。
4、建立网贷业务逾期风险贷前管理策略。通过对各因素与逾期之间的关联关系，筛选出风险控制指标，建立贷前标准化风险管理策略。标准化风险策略可有效解决人工审核标准不一致的问题，以指引式的方式提升人工审核风险识别能力。同时，标准化的风险管理策略便于风险管理人员发现问题，及时调整风险管理方向。此外，标准化风险管理策略，能弱化审核岗位对人员的资质要求，降低用人和招聘成本，也能减少因作业疲劳等因素对人工审核结果的影响，从整体上提高风险管理水平。
参考文献（略）