4. 风控指标定义：逾期率、坏账率、通过率、核准率、FDP 等核心指标的计算与解读

在风控实验评估中，指标是衡量模型效果与业务健康度的“仪表盘”。不同指标从不同维度刻画资产质量与审批效率，理解其定义、计算口径与业务含义，是进行有效实验评估的前提。本章将系统梳理风控领域最核心的 6 大指标，并给出标准计算方式与解读要点。

4.1 指标分类与业务映射

风控指标通常分为两类：审批效率类（衡量流程与策略）和资产质量类（衡量风险与损失）。下表展示了核心指标的分类归属与典型应用场景：

4.2 核心指标计算公式与口径

同一指标在不同机构或不同场景下可能存在口径差异。以下给出业界通用定义，并标注常见变体。

4.2.1 通过率 (Pass Rate)

定义： 在特定时间段内，通过风控审批并成功放款的申请单数占所有提交申请单数的比例。

通过率 = 成功放款订单数 / 总申请订单数 × 100%

口径说明：

• 分子： 通常指“最终放款”订单，部分机构使用“授信通过”订单。
• 分母： 所有进入风控系统的申请，包括被规则拒绝、模型拒绝、人工拒绝的订单。
• 变体： 首单通过率、复贷通过率、不同渠道通过率。

4.2.2 核准率 (Approval Rate)

定义： 在通过初步规则筛选（如黑名单、反欺诈规则）后，最终获得授信或放款的比例。

核准率 = 最终核准订单数 / 通过初审订单数 × 100%

口径说明：

• 核准率通常高于通过率，因为它剔除了被前置规则直接拒绝的订单。
• 在人工审核环节，核准率常用于评估审核员的决策一致性。

4.2.3 FDP（首期逾期率，First Due Payment Overdue Rate）

定义： 在放款后第一个还款日即发生逾期的订单占比，是衡量“早期欺诈”和“还款意愿”的敏感指标。

FDP = 首期逾期订单数 / 当期放款总订单数 × 100%

口径说明：

• 逾期口径： 通常定义为逾期 ≥ 1 天（M1），部分机构使用逾期 ≥ 3 天或 ≥ 7 天。
• 观察窗口： 必须在首期还款日之后至少 7~15 天才能准确统计。
• 业务意义： FDP 过高通常意味着反欺诈模型失效或渠道存在批量欺诈。

4.2.4 逾期率 (Overdue Rate)

定义： 在某一时间点，处于逾期状态的资产余额占全部在贷资产余额的比例。

逾期率 = 逾期资产余额 / 在贷资产总余额 × 100%

口径说明：

• 逾期资产余额： 通常按逾期天数分层统计，如 M1（1~30天）、M2（31~60天）、M3+（90天以上）。
• 在贷资产总余额： 所有未结清的贷款本金余额。
• 变体： 金额逾期率 vs. 笔数逾期率，前者更反映风险敞口。

4.2.5 坏账率 (Bad Debt Rate / Charge-off Rate)

定义： 经过催收、核销等流程后，最终确认无法收回的资产占累计放款总额的比例。

坏账率 = 累计坏账金额 / 累计放款总额 × 100%

口径说明：

• 坏账认定标准： 通常为逾期 ≥ 180 天（M6+）或经法律程序确认无法回收。
• 累计放款总额： 从业务起始至今的所有放款本金。
• 注意： 坏账率是“滞后指标”，通常需要 6~12 个月才能稳定，不适合短期实验评估。

4.3 指标关系与实验评估框架

在风控实验中，单一指标无法全面反映策略效果。下图展示了核心指标之间的逻辑关系与评估层级：

4.4 指标解读实战：一个实验案例

假设某消费金融平台上线了一个新的信用评分模型，实验组（新模型）与对照组（旧模型）运行 3 个月后的数据如下：

4.5 指标计算中的常见陷阱

• 分母选择错误： 逾期率的分母应为“在贷余额”而非“累计放款额”，否则会低估风险。
• 时间窗口不一致： 比较两个实验组的逾期率时，必须确保“账龄”相同（如都是放款后第 90 天），否则会因时间效应产生误导。
• 幸存者偏差： 仅统计“已结清订单”的逾期率会严重低估真实风险，必须包含所有在贷和已核销订单。
• 忽略滚动率： 逾期率是“时点指标”，而坏账率是“期间指标”。从逾期到坏账的转化率（滚动率）比单一逾期率更能反映风险趋势。