各位童鞋，大家好。今天周五了，很快又迎来喜人的周末

信贷中的模型，不止风控模型，也远远大于风控模型。

其中还有一个很重要的场景，更偏客户前端，那就是营销模型。最近很多做信贷风控的朋友，开始接触“信息流获客”“RTA”“营销模型”这些东西。结果一上来，就被各种指标绕晕了：

• CTR 

• CVR 

• ROI 

• LTV 

• 授信率 

• 交易率 

很多人第一反应是：“这不就是广告指标吗？”

但真正深入之后你会发现：现在的信贷获客，早已经不是传统意义上的“投广告”了。它背后，其实是一套：营销 + 风控 + 实时决策融合的新体系。甚至可以说：未来很多信贷机构的竞争，已经从“审批风控”，逐渐转向了：“曝光阶段的流量筛选能力”。而这时候，很多传统风控人会突然发现：原来自己熟悉的那套逻辑，在获客场景里，已经完全不够用了。

一、先理解几个核心营销指标

很多人一看到：CTR、CVR、ROI就头大。其实这些东西并不复杂。我们先把整个信息流链路理解一下：

用户刷短视频 → 看到广告 → 点击广告 → 注册 → 提交申请 → 授信 → 借款交易

这本质上，是一个“漏斗”，而营销模型，就是在优化这个漏斗。

1、CTR（点击率）

CTR = 点击人数 ÷ 曝光人数

什么意思？比如10000个人看到了广告，其中100个人点击了广告。那么：CTR = 100 ÷ 10000 = 1%  

CTR代表的是广告有没有吸引力，或者说用户有没有兴趣，所以CTR高，通常意味着：

• 素材好 

• 人群匹配 

• 定向准确 

但注意，CTR高不代表一定赚钱，因为有些人只是喜欢点，不一定会申请，更不一定会还钱。

2、CVR（转化率）

CVR = 转化人数 ÷ 点击人数

这里的“转化”，不同场景定义不同。比如：

• 点击 → 注册 

• 点击 → 申请 

• 申请 → 授信 

• 授信 → 交易 

都可以叫CVR。举个例子100人点击广告，其中20人提交申请，那么：CVR = 20%

CVR代表的是用户有没有真正行动。

3、ROI（投入产出比）

ROI = 收益 ÷ 成本

比如你投放广告花了10万，最终赚了15万，ROI = 1.5

说明每投入1块钱，赚回1.5块。

所以很多获客模型最终优化的核心，其实不是CTR，而是ROI。因为点击再高，不赚钱也没意义。

4、LTV（用户生命周期价值）

LTV其实非常重要，它代表一个用户长期能给你带来的总价值。很多机构为什么愿意高价抢优质流量？因为有些用户会：

• 复借 

• 长期使用 

• 贡献稳定利润 

这种用户的LTV非常高，所以真正成熟的平台看的是长期价值，而不是一次点击。

二、营销模型和风控模型，到底差在哪？

很多人会觉得“反正都是模型”，但其实两者完全不是一回事，因为它们解决的问题不同。

风控模型：核心是“防风险”

传统风控模型的目标很简单：识别坏用户。比如：

• 谁会逾期 

• 谁会坏账 

• 谁是黑产 

• 谁需要拒绝 

所以它本质上是负向排除，核心思路是“把坏人挡在门外”。因此风控最怕的是：放错坏用户。因为会直接产生资金损失。所以传统风控会特别关注：

• KS 

• AUC 

• 坏账率 

• 通过率 

数据也会非常重：

• 征信 

• 多头借贷 

• 收入证明 

• 银行流水 

• 外部数据 

而且决策通常发生在：用户已经提交申请之后。

获客模型：核心是“抢好用户”

但营销获客模型完全不同，尤其是在信息流RTA场景。它发生在用户甚至还没点击广告的时候。媒体已经发来一次曝光请求，系统只有几十毫秒时间判断：这个用户值不值得抢。这时候你根本没有征信，没有收入，没有手机号。只有：

• OAID 

• IDFA 

• 设备信息 

• 行为标签 

• 媒体画像 

• 上下文数据 

信息非常有限，但你依然要预测，这个用户未来会不会：

• 点击 

• 注册 

• 申请 

• 授信 

• 交易 

所以获客模型本质上是在：找高价值用户。

三、营销模型最怕的，不是坏人

这是很多人最容易忽略的一点。

风控模型最怕什么？放错坏人。

但营销模型最怕的，其实是错过好用户。

因为你一旦不参与竞价，用户就被别人抢走了。损失的是：未来长期收益。所以营销模型本质是机会成本模型。这也是为什么营销模型特别强调：

CTR 、CVR 、ROI 、LTV

而不是：

KS、AUC

因为双方压根不是一个目标函数。

四、真正的信息流竞争，发生在“曝光阶段”

过去很多机构的逻辑是用户申请了，再做风控。但现在越来越多机构已经开始在“曝光阶段”提前筛选用户。因为流量漏斗衰减非常严重，比如：

100万次曝光，最终真正交易用户，可能只有300个。中间会经历：

曝光 → 点击 → 注册 → 申请 → 授信 → 交易

每一层都在流失，所以如果不能在最前面提前识别高价值用户。后面所有成本都会被放大。这也是为什么现在大量机构开始做：

• 曝光-点击模型 

• 曝光-申请模型 

• 曝光-授信模型 

• 曝光-交易模型 

因为大家已经意识到：真正的竞争，不在审批阶段，而在流量阶段。

五、未来是“营销+风控”融合

过去营销是营销，风控是风控，两个团队完全割裂。但现在营销本身就已经带有风险属性。

因为你不仅要知道：“谁会点击”，更要知道“谁最终能赚钱”。所以未来真正强的体系，一定是营销模型 + 风控模型 + 实时决策 融合。

从“流量采买”升级为“流量经营”。

六、真正的问题是：你能不能搭出一套获客模型体系？

很多机构现在已经意识到：未来拼的，不只是审批能力。而是谁能更精准、更低成本、更早拿到优质用户。但问题是：真正的信息流获客，并不是训练一个CTR模型那么简单。它背后涉及的是：

• RTA实时决策 

• 特征加工链路 

• 多目标模型体系 

• 意愿分与质量分融合 

• 实时推理 

• 动态出价 

• ROI优化 

很多机构知道重要，但不知道怎么真正落地。所以说这么多，回到最核心的问题：你自己能不能搭出一套能落地的获客模型体系？

本周日，我们会正式带来《信贷获客场景之信息流模型开发实战》课程核心覆盖四大板块：

1）获客模式全景与行业数据对齐，包括：

• 各类信贷获客模式 

• 信息流行业形态 

• 流量结构与行业趋势 

• 不同产品适配逻辑 

2）RTA全链路架构与获客模型体系搭建，包括：

• RTA实时决策机制 

• 请求与响应逻辑 

• 特征加工链路 

• 实时推理体系 

• 多模型联合决策 

3）获客模型从0到1完整实操，包括：

• 曝光-点击模型 

• 曝光-申请模型 

• 曝光-授信模型 

• 曝光-交易模型 

• 意愿分与质量分融合 

• 端到端综合模型设计 

4）行业趋势与前沿技术，包括：

• MMOE多任务学习 

• PLE模型 

• 联邦学习 

• 强化学习 

• 多目标优化 

• 实时智能决策体系 

如果你：

• 正在做流量获客 

• 正在做营销风控 

• 正在做RTA 

• 正在做贷前模型 

• 或者想理解未来“营销+风控”融合方向 

这一期内容，会非常适合你。

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