c端是客户吗，什么是C端客户他有什么特点？

投稿用户 • 2023年1月7日 pm7:20 • 生活随笔 • 阅读 357

近年来，教育分期、医美分期、新车/二手车分期纠纷不断，不少金融机构因此利润、品牌双双折损。作为金融机构发展消费金融的重要抓手，场景金融正面临考验。

这么多暴雷的场景金融项目中，最被各位风控人茶余饭后谈资当属蛋壳公寓的触礁。曾几何时，我们天真的认为蛋壳公寓背后有XX银行加持背书，还不至于有资金断裂真正爆雷的可能，但谁又能想到竟然真的能出来这样一头灰犀牛。

我们常谈，场景本身可以让资金流向更可控，那么风险就降低了。看看一般情况下，场景风控中会面临的三个角色以及他们之间的关系：机构、商户与个人：

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常规上，场景风控这三个角色各尽其责：

①金融机构

金融机构具有贷款资质，在审核B端商户通过后，为在B端商户的C端客户提供风控审核以及为需求资金；

②B端商户

B端商户通过与金融机构进行合作，为C端客户提供场景地，以此来提高自己销量；

③C端客户

C端客户有消费意愿后，和与B端商户有合作模式的金融机构进行贷款；

基于以上各方的职责，在风控流程上把控上，相信也比较清晰明了：

①金融机构在其金融产品定下后，会派其下的商务同事与B端商户进行谈判，谈判成功后向公司风控部门递交B端商户的资料进行审核；

②B端商户审核通过后，如果客户有贷款需求，在通过风控审核后则由金融机构提供资金给客户。其中资金会直接打款给商户，不过客户。客户根据签订协议每月定期还款给金融机构，资金同样不过商户。

虽然在场景风控中，业务流程看起来似乎完美，风险也看似也非常可控，但无数鲜明暴雷的案例背后，却让我们不得不警醒：即风控能力不能过于依赖场景，不然忽略了B端所带来的欺诈和信用风险。

金融机构和合作商户并不是谈判完之后就会一直健康合作，在整个生命周期中我们需要对开户的商户进行监控：

一方面为了看商户业绩、逾期等情况；

另一方面为了避免销售骗取开户Market费用以及工资等。

于是，在场景风控中对B端商户的监控，也就非常重要和必要。在实际的场景中，我们会观察每个月业绩，具体是由哪些开户的商户贡献的。

以下我们列最常用到的两个可视化监控报表，跟大家讲讲日常的监控分析内容：生命周期柱状图与经营煤层图。

一.生命周期柱状图监控

比如在实际的监控场景中，我们会分析每个月中商户的放款数据。以2020年3月~2020年8月的数据为例。在下图中可以看到，在数据分布中，蓝色方块的商户A在3月~8月，这5个月份中的放款量都十分稳定；而橙色方块的商户B，在同样的时间区间3月~8月中，每个月的放款量是在逐步缩减（方块面积越来越小）。

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证明商户A整体业务量较商户B稳定，从这个维度，我们可以进一步分析，商户A与商户B的通过率等情况，比如商户B是否因为前端的拒绝率增加，而导致的业务量增高等。

二.经营煤层图

除了柱状图，另一个我们常用到的可视化分析工具就是：煤层图。

煤层图，从名字可以看出就像地质上的煤层一样。物质是一层一层往上堆积，每一层之间不交叉不相融（记住就是没有包含关系，这个概念非常重要，影响后续的数据分析思考）

还是以上面的数据为例，我们画出了以下的相关煤层图：

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还是举例以蓝色方块的商户A和橙色方块的商户B为例，供大家理解。我们比较的是在同个时间放款区域中的面积，就能对比出具体的商户放款量数据了。在分析中，我们分别截取4月~5月，7月~8月这两个时间截面，也就是下图中标示的两块煤层图的面积：

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从以上煤层分析图，我们得到初步的分析结果有：

在4-5月时间段中，商户B比商户A的放款量大，但随着时间推移，商户B放款量在逐步缩减。

进一步，我们可以深层次挖掘的信息有:

1、商户开户月份会严重影响逾期，如2020年3月商户质量好于2020年4月开户的商户，但是4月商户贡献业绩较多，那么逾期可能不会很好

2、看那个月份开户商户萎缩严重，因此来调整前端策略以及看能否做捞回

3、防止前端同事骗取市场费用

关于以上的监控报表可视化内容，可关注：

《场景风控的贷中客户生命周期监控》

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…

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