PROJECT 02 · 贷中额度策略
额度体系V5 —— 基于弹性曲线&提额安全边界的固额提升方法论
基于四轮 AB 实验积累的弹性参数，建立评级差异化的弹性预测模型，在保证新增资产收入 TR > 2% 安全边界的前提下，动态寻找各客群的最优固额提升方案。
2% TR 安全边界
+30% A 评级最高提幅
39.31M USD 月成交额
01
背景 & 方法论
TR > 2% 为提额安全边界 · 5步 Vintage 边界提额法
核心方法论 — 5步 Vintage 边界提额法
STEP 1
计算Vintage边界
TR=2%时最大容忍Vintage
STEP 2
构建弹性曲线
V4.1 AB测试数据拟合
STEP 3
求解最大安全提幅
弹性曲线 ∩ Vintage边界
STEP 4
新增资产计算
弹性曲线推算指标变化
STEP 5
灰度验证
10% 小流量AB测试
02
额度弹性曲线构建
估计三类弹性曲线 · 推导各评级安全提幅
Vintage 弹性（k_v）
V(Δ%) = V₀ × exp(k_v × L₀ × Δ%/100)
- A/B：k_v = 0.0033
- C/D：k_v = 0.0038
- E/F：k_v = 0.005
- 用于推导最大安全提幅上限
发标率弹性（k_a）
Apply = 70% − (70%−A₀) × exp(−k_a × ΔL)
- A/B：k_a = 0.002
- C/D：k_a = 0.0025
- E/F：k_a = 0.003
- 饱和上限 70%（历史最高 74.7%）
额度占用率弹性（k_u）
Util = 30% + (U₀−30%) × exp(−k_u × Δ%²)
- A: 0.00012 · B: 0.0001
- C: 0.00008 · D: 0.00006
- E: 0.00004 · F: 0.00003
- 理论下限 30%
各评级当前 Vintage 水平（收入 Vintage & 本金 DPD30_6，数据：2025-07–2026-01）
03
AI 赋能
加快决策效率 · 精化弹性参数估计
AI 赋能 · 01
测试灰度条 — 灰度对大盘影响模拟
拖动滑块可实时查看不同灰度比例下，V5 方案对大盘成交、风险、收入指标的影响。基准 = 当前大盘 39.31M USD，成交增量由响应率驱动（人均成交不变），弹性曲线统一（Part3/Part4）。
10%
| 维度 | 成交指标 | 风险指标 | 收入指标 | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 成交额 (M USD) |
申请数 | 成交数 | 人均额 | 额度均 | 占用率 | dpd5 | dpd30 | d30_2 | d30_4 | d30_6 | 收入V | 本金TR | 本金TA | 收入TR | 收入TA | |
| 当前大盘 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| V5增量(新) | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| V5后大盘 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 变化 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
AI 赋能 · 02
弹性曲线测试条 — 提幅对各评级指标影响
对比历史 AB 实验结果与弹性模型预测，实时修正 k 参数估计误差，精化各评级安全提幅边界。滑块可拖动模拟不同提幅，四条竖线标注本次CAP、模拟提幅、置信分界（V4.1 实测范围）、安全上限（增量 TR=2% 边界）。
本次CAP
模拟提幅
置信分界
安全上限
置信内
置信外