风控产品经理定位问题的思维方式：从一次“错误”的审批说起

摘要：风控并不是简单的审批与否，而是一套逻辑与定位的体系。一次“错误”的审批，往往能暴露出角色认知的偏差，也能成为重新定义风控产品经理定位的契机。

风控并不是简单的审批与否，而是一套逻辑与定位的体系。一次“错误”的审批，往往能暴露出角色认知的偏差，也能成为重新定义风控产品经理定位的契机。

周一下午，业务部门的同事气冲冲地发来一个单子：“你们的决策引擎又误判了！这个客户明明资质很好，却被拒绝了！”

申请信息显示：一位来自杭州的90后创业者，年收入稳定在50万左右，名下无负债，申请10万元消费贷款用于技能培训。从任何角度看，这都应该是个优质客户。

然而，我们的决策引擎输出结果是：拒绝。

业务同事的结论很简单：“决策引擎出问题了，需要立即修复。”

但事实真的如此吗？

第一步：验证基础数据流

作为风控产品经理，我的第一反应不是质疑系统，而是理解系统。

核对原始入参：

{

“userId”: “33010519900101XXXX”,

“location”: “杭州市西湖区”,

“income”: 500000,

“purpose”: “职业技能培训”,

“applicationAmount”: 100000,

“career”: “个体经营者”

}

系统输出：

{

“decision”: “REJECT”,

“score”: 45,

“reasonCodes”: [“R003”, “R007”, “R012”]

}

数据传递没有问题，输入输出符合预期格式。这说明不是基础的数据传输或接口问题。

第二步：解析决策逻辑

接下来，我需要理解这些原因代码背后的逻辑：

R003: 企业经营稳定性不足R007: 申请额度与收入不匹配R012: 所在区域行业风险较高

这里发现了一个关键点：系统并不是因为客户”坏”而拒绝，而是基于风险与收益的平衡做出的决策。

第三步：深入业务规则

进一步分析每个拒绝原因：

企业经营稳定性：虽然年收入50万不错，但作为个体经营者，收入波动性较大。系统显示该客户近6个月收入标准差超出阈值30%。额度收入比：10万额度相当于年收入的20%，对于无抵押信用贷款来说偏高。系统建议额度为5-7万。区域行业风险：西湖区近期教育培训行业出现多起跑路事件，策略对该区域该用途的申请进行了收紧。

通过这个案例，我想分享风控产品经理定位问题的两个核心思维方式：

1. 对系统程序有信心：信心比黄金更珍贵

当业务结果与预期不符时，本能反应往往是”系统出错了”。但经验告诉我们，90%的情况下，问题不在于系统本身，而在于我们对系统的理解。

建立信心的具体做法：

知其然知其所以然：不仅要了解规则是什么，更要理解规则为什么这样设计。每个风控规则背后都有其业务逻辑和数据支撑。构建可解释性：在设计风控系统时，就要考虑结果的可解释性。就像本例中的原因代码，它们不仅是给客户看的，更是给我们自己定位问题用的。数据驱动的验证：相信数据而不是直觉。通过历史数据回溯验证规则的有效性，建立对系统的客观信心。

在定位问题时，我习惯性假设”系统是按照设计执行的”，然后去验证这个假设。这种思维方式避免了我们陷入盲目修改系统的陷阱。

2. 对用户有信任：拿着榔头时，别看什么都像钉子

风控产品经理最大的认知陷阱就是：因为做风控，所以看谁都像坏人。这种思维方式会导致过度防御，错过真正的机会。

保持客观的具体方法：

区分”风险”与”坏人”：风险是概率问题，不是道德判断。一个申请被拒绝不代表申请人是”坏人”，只是基于当前数据，这笔交易的风险收益不符合我们的标准。避免自我实现的预言：如果我们预设所有人都想骗贷，就会设计出极其严格但僵化的规则，最终只会服务极少数”完美”客户，失去市场竞争力。理解业务诉求：业务同事的抱怨不是针对个人，而是源于他们的业绩压力。理解这一点，才能心平气和地沟通，找到风险与业务的平衡点。

在本案例中，我没有将客户标记为”欺诈嫌疑”，而是客观分析风险特征。最终我们发现，这个客户确实不是”坏人”，只是不符合当前的风险偏好。基于这个分析，我们后续设计了更灵活的分层授信策略，而不是简单拒绝。

基于这些思维方式，我总结了一个系统化的问题定位框架：

第一步：重现问题

第二步：验证假设

假设系统正常工作，预期结果应该是什么逐层验证数据流、规则逻辑、业务策略

第三步：定位根因

区分是系统缺陷、规则缺陷还是认知偏差找到最底层的根本原因，而不是停留在表面

第四步：验证方案

风控产品经理的核心价值，不在于写出多少复杂的规则，而在于在不确定性中做出合理判断的能力。

当我们遇到不符合预期的结果时：

首先相信系统，因为它是基于数据和逻辑的，不会情绪化决策；

同时理解用户，因为风险是客观评估，但商业需要包容和成长。