1.3.3　整体利润最优

上述的差异化定价是一种比较理想的情况，其中忽略了一些实际工作中存在的变量，这就要求专业的风控人员具备让整体利润最优的能力，也就是风险管理流程中的“第三级火箭”。在实际操作中，客户对于贷款额度通常比较敏感，额度过低没有吸引力会导致客户的支用意愿不强，减少机构的收入；额度过高超过借款人还款能力又会增大客户逾期的风险，给机构带来不必要的损失。因此，机构的整体利润会随着额度的增加先增大再减小，如何找到额度的最优解，是风控人员需要解决的实际问题。额度与利润的关系如图1-3所示。

图1-3　额度与利润的关系

目前业内比较常见的方案有两种：息费敏感性测试和利用模型的在线学习。

息费敏感性测试，是指机构在线上配置多个实验组，不同的实验组给予不同的额度，利用线上的实际表现搜集客户关于额度的使用率、逾期表现等数据，再将这些实际数据纳入利润公式中，找出最优额度。不过由于风险表现的滞后性，通常需要3个月以上才能够观察到部分逾期表现，因而息费敏感性测试所需要的时间成本较高，适用于针对长期阶段的定价方案调整。

为了短期内优化已有的定价方案，在有一定放款数据的基础上，可以尝试利用模型的在线学习方式。这种方法拟合额度关于使用率、逾期表现等变量的曲线，以模型的方式进行预测，给出初始的授信额度，然后在模型上线后，实时调整使用率和逾期表现的拟合曲线，使得线上额度的分配逐步接近最优方案。

在实际应用中，建议两种方案相结合使用，模型的在线学习可以解决短期内额度不合适的痛点，但要想彻底根治，还是需要通过息费敏感性测试长期积累数据来优化。