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双分类体系的核心逻辑解析
在资产管理体系中，采用双分类结构能够有效提升管理效率与复用能力。该体系由两个相互补充的分类维度构成：其一聚焦于业务归属，其二服务于应用场景。
一、分类体系的基本框架与目标
核心目标：实现资产的清晰归属与高效复用，兼顾独立管理与跨线协同的需求。
互斥性要求：不同分类体系对互斥性的设定存在差异，直接影响资产挂载方式。
资产挂载规则：依据分类属性决定资产如何被组织和引用，确保逻辑一致且避免冗余。
二、体系1：基于业务线/产品线的互斥性分类
此分类强调“所有权”概念，每个资产仅归属于单一业务线或产品线，保障管理责任明确，支持各条线独立运营与考核。
挂载原则为：根据资产所服务的核心业务或产品进行唯一归属，不可重复分配。
[此处为图片1]金融行业示例目录结构
一级目录：主要业务线 / 产品线（互斥）
二级目录：资产类型细分（包括标签、指标、模型、看板等，层级内互斥）
个人信用卡业务线
标签类：
- 信用卡等级划分（如普卡、金卡、白金卡）
- 用卡行为特征（如正常消费、套现嫌疑、境外交易）
- 还款能力标识（全额还款、最低还款、逾期记录）
指标类：
- 信用卡透支余额
- 月均消费金额及笔数
- 还款率与多期逾期率（1/3/6期）
- 信用卡激活率
模型类：
- 信用卡审批评分系统
- 额度动态调整算法
- 逾期风险预测机制
看板类：
- 信用卡整体运营概览
- 风险实时监控面板
- 营销活动效果追踪
个人按揭贷款产品线
标签类：
- 购房套数分类（首套、二套、多套）
- 还款方式区分（等额本息、等额本金）
- 客户资质标签（优质职业、普通职业、高负债群体）
指标类：
- 按揭贷款总余额
- 月供履约完成比例
- 房贷审批通过比率
- 提前还款发生频率
模型类：
- 房贷资格审核模型
- 违约概率（PD）评估模型
- 提前结清倾向预测工具
看板类：
- 按揭贷款综合运营视图
- 风险预警监测界面
- 放款进度跟踪仪表盘
企业流动资金贷款产品线
标签类：
- 授信额度区间（低于100万、100-500万、超500万）
- 还款来源类型（经营所得、外部融资）
- 行业景气度判断（高景气、稳定、衰退）
指标类：
- 流贷总额及投放规模
- 逾期情况统计
- 企业还款履约表现
- 授信使用程度分析
模型类：
- 企业贷款审批决策模型
- 风险早期预警系统
- 企业经营健康度评估模块
看板类：
- 流贷业务运行总览
- 企业贷款风险监控平台
- 授信额度利用情况展示
理财产品线（公募）
标签类：
- 产品风险等级（R1至R5）
- 客户持有行为（长期持有、短期赎回、定投参与）
- 产品形态分类（货币型、债券型、混合型）
指标类：
- 理财产品销售额与持仓总量
- 七日年化收益水平
- 客户赎回比例
- 资产管理规模（AUM）
模型类：
- 收益走势预测模型
- 客户与产品匹配推荐引擎
- 集中赎回压力模拟系统
看板类：
- 公募理财整体业务态势
- 产品收益变化监控面板
- 客户持有行为分析图表
企业供应链金融产品线
标签类：
- 核心企业性质（央企、国企、民企）
- 融资模式识别（应收账款融资、订单质押融资）
- 产业链位置标注（核心企业、一级供应商、二级供应商）
指标类：
- 供应链融资存量
- 融资交易数量与金额（按核心企业拆解）
- 资金回收效率
- 逾期发生比率
模型类：
- 融资准入审核模型
- 应收账款真实性验证算法
- 链式风险传播评估机制
看板类：
- 供应链金融全景视图
- 核心企业融资动态监控
- 全链条风险预警仪表盘
三、体系2：基于场景的非互斥分类结构
该体系旨在打破业务边界，支持同一资产应用于多个业务场景，提升资产复用率，减少重复建设。
特点为：非互斥性，即一个资产可同时关联多个场景；挂载依据为“实际应用情境”，强调功能性而非所有权。
[此处为图片2]金融行业场景分类示例
一级目录：关键业务场景（非互斥）
二级目录：资产类型（标签、指标、模型、看板，不限制关联数量）
客户获客场景
标签类：
- 渠道来源标记（网点办理、线上广告引流、客户经理推介）
- 客户需求标签（有贷款需求、理财兴趣、申请信用卡意向）——源自各业务线相关标签整合
指标类：
- 各渠道新增客户数量
- 从线索到成交的转化率
- 单客获取成本（CAC）——整合自信用卡、房贷、理财等业务数据
模型类：
- 客户购买意向预测模型
- 渠道投放效果评估算法——融合各业务线营销模型输出
看板类：
- 全渠道获客成效汇总面板
- 重点产品获客进展监控——集成自各业务线营销看板
客户风险审核场景
标签类：
- 综合风险等级（高、中、低）
- 合规状态标识（身份核验成功、经营证照齐全）
- 黑名单匹配结果——整合风控合规域与各业务线风险标签
指标类：
- 整体审核通过比例
- 风险事件出现频次
- 误判（假阳性）发生率——来自各业务审批与风控系统的统计
模型类：
- 跨业务统一风控决策模型
- 身份真实性校验系统
- 资质自动化审核引擎——基于各业务线风控模型优化整合
跨业务风险审核与效率监控
构建统一的风险管理视图，涵盖跨业务条线的风险审核情况。通过设立跨业务风险审核看板，实现对多业务维度下潜在风险的集中识别与评估。
同时，建立审核效率监控机制，依托各业务线现有的风控看板数据，形成可量化的处理时效与通过率指标，提升整体审核流程的透明度和响应速度。[此处为图片1]
客户运营与留存分析体系
围绕客户生命周期进行精细化标签划分，包括新客、活跃客户、沉默客户以及流失预警客户等状态分类，支撑差异化运营策略制定。
结合产品持有情况进行交叉分析，识别单一产品用户与多产品复合持有用户，挖掘客户价值潜力。同时引入运营触达标签体系，标记客户是否已被触达及响应程度（如高响应群体），优化触达资源分配。上述标签来源于各业务线客户标签系统。[此处为图片2]
在核心指标层面，重点跟踪客户留存率（30天、90天、180天）、产品交叉渗透率以及客户活跃度（按月、季度统计），全面反映客户行为趋势与粘性变化。相关数据源自各业务线客户运营指标库。
配套建设三大关键模型：用于预判客户流失倾向的流失预警模型、支持精准推荐的产品交叉推荐模型，以及评估不同触达方式效果的运营触达效果模型。这些模型基于各业务线已有运营模型整合升级而来。
最终呈现两个核心运营视图：一是全量客户的运营总览面板，提供全局视角；二是针对重点客户的留存监控看板，聚焦高价值客户动态。二者均集成自各业务线运营看板信息。[此处为图片3]
监管合规报送管理
为满足外部监管要求，建立合规状态标签体系，覆盖反洗钱合规、税务合规等关键领域，并设置报送口径标签，明确对应人行、银保监会、外管局等不同监管机构的数据标准。标签数据来自监管报送域与各业务线合规标签的融合。
核心监管类指标包括资本充足率、不良贷款率以及反洗钱可疑交易上报数量，整合了各业务线合规数据与外部监管定义的标准指标。
配套开发自动化处理模型：一是监管指标自动计算模型，实现标准化指标的定时生成；二是报送数据校验模型，确保上报数据的一致性与准确性。两类模型归属于监管报送域专用模型库。
可视化层面建设两大监管主题看板：监管报送进度看板追踪各项报送任务完成情况；合规指标达标看板实时展示关键合规指标的达成状态。两者数据源来自监管报送域专属看板体系。[此处为图片4]
双体系关联机制设计
为保障“业务线/产品线”与“场景分类”两套管理体系间的数据一致性，制定以下协同规则：
- 资产唯一标识机制： 对每一个数据资产（含标签、指标、模型、看板）赋予全局唯一编码。例如，“指标-信用卡-001：信用卡透支余额”，通过该编码实现两套体系间的精准映射，避免重复存储。
- 更新同步机制： 所有资产的新增、修改或删除操作仅允许在“体系1（业务线/产品线）”中执行，“体系2（场景分类）”自动获取最新版本，确保数据源头唯一、实时同步。
- 查询逻辑设计： 用户既可通过“业务线/产品线”路径查找所属资产，也可按“应用场景”维度检索所有关联资产。查询结果将标注资产来源，例如显示为“指标：信用卡透支余额 - 来源：个人信用卡业务线”，增强溯源能力。
京公网安备 11010802022788号
