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在廣告系統(tǒng)中，RTA 是效率引擎，風(fēng)控是守門人。一個(gè)負(fù)責(zé)“花錢”，一個(gè)負(fù)責(zé)“省錢”，但它們往往各自為政，導(dǎo)致預(yù)算浪費(fèi)、投放失真。本文作為系列首篇，將從系統(tǒng)協(xié)同的角度出發(fā)，拆解 RTA 與風(fēng)控的沖突與融合機(jī)制，探索如何打造一個(gè)“既能跑得快，又不翻車”的廣告系統(tǒng)。

本篇是我們《信貸投放新紀(jì)元：RTA 與 AI 的全鏈路實(shí)踐》系列的第一篇

一、引言：從流量焦慮到風(fēng)控協(xié)同

在信貸行業(yè)，獲客永遠(yuǎn)是最燒錢的一環(huán)。隨著線上流量成本水漲船高（很多主流渠道單次獲客成本 CAC 已突破千元），傳統(tǒng)的投放方式逐漸陷入瓶頸：

• 投放團(tuán)隊(duì)追求規(guī)模→結(jié)果是引入大量低質(zhì)量用戶，壞賬風(fēng)險(xiǎn)放大；
• 風(fēng)控團(tuán)隊(duì)嚴(yán)格攔截→導(dǎo)致投放浪費(fèi)，廣告預(yù)算白白流走。

長期以來，投放與風(fēng)控之間存在“割裂”：一個(gè)只負(fù)責(zé)“買流量”，一個(gè)只負(fù)責(zé)“攔人”。最終帶來的結(jié)果是：錢花了，量沒來，利潤還掉了。

RTA（Real-Time API/Real-Time Bidding）的出現(xiàn)，正在改寫這個(gè)局面。它把風(fēng)控邏輯“前置”到投放環(huán)節(jié)，讓風(fēng)控不再是門口的攔截員，而是投放階段的合作者，直接決定投不投、投多少、投多貴。

二、傳統(tǒng)模式的痛點(diǎn)：投放與風(fēng)控的斷層

在沒有 RTA 的年代，信貸機(jī)構(gòu)的流程大多是這樣的：

1. 渠道圈定目標(biāo)人群，廣告出價(jià)；
2. 投放獲取到申請用戶；
3. 風(fēng)控模型（A卡、B卡、C卡）做貸前審批，篩掉高風(fēng)險(xiǎn)用戶。

問題在于：

• 風(fēng)控事后攔截→已經(jīng)花出去的廣告費(fèi)無法收回；
• 投放無法識別風(fēng)險(xiǎn)→出價(jià)時(shí)沒有信號區(qū)分好壞客戶；
• 投放目標(biāo)與風(fēng)控目標(biāo)沖突→前者要量，后者要質(zhì)。

在某些線上貸款業(yè)務(wù)中，50% 的廣告花費(fèi)可能砸在了“被風(fēng)控拒絕”的用戶身上，形成巨大的浪費(fèi)。

三、RTA 的切入：讓風(fēng)控進(jìn)入投放前置環(huán)節(jié)

RTA 的核心價(jià)值在于：

• 打通模型結(jié)果與投放系統(tǒng)：風(fēng)控模型輸出的分?jǐn)?shù)、標(biāo)簽、風(fēng)險(xiǎn)等級，直接通過API接入廣告競價(jià)系統(tǒng)。
• 風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)化為出價(jià)信號：高分用戶（低風(fēng)險(xiǎn)）出更高價(jià)，中等分?jǐn)?shù)用戶（可接受風(fēng)險(xiǎn)）出低價(jià)，低分用戶（高風(fēng)險(xiǎn)）不出價(jià)。
• 實(shí)時(shí)動態(tài)調(diào)整：不同渠道、不同時(shí)間、不同流量池，均可動態(tài)調(diào)整出價(jià)系數(shù)。

這樣，廣告預(yù)算只花在“風(fēng)險(xiǎn)可接受且利潤可能為正”的用戶身上，實(shí)現(xiàn)獲客和風(fēng)控的協(xié)同。

四、評分卡體系與指標(biāo)應(yīng)用：RTA 的數(shù)據(jù)底座

要讓 RTA 與風(fēng)控協(xié)同，首先需要風(fēng)控模型有足夠的分辨力和穩(wěn)定性。行業(yè)內(nèi)常見做法是多層卡模型：

• A卡：申請?jiān)u分卡，基于用戶基礎(chǔ)信息、行為數(shù)據(jù)，判斷準(zhǔn)入；
• B卡：行為評分卡，結(jié)合借貸行為、支付行為等，預(yù)測違約可能性；
• C卡：催收評分卡，評估貸后回收概率。

這些模型的好壞，需要通過指標(biāo)驗(yàn)證：

• KS（Kolmogorov-Smirnov）：衡量模型區(qū)分度；
• AUC（AreaUnderCurve）：衡量整體預(yù)測能力；
• PSI（PopulationStabilityIndex）：衡量模型穩(wěn)定性；
• LIFT：衡量高分群體與整體的違約率差異。

?? 在 RTA 場景中：

• KS和AUC保障了“高分群體真的更好”；
• PSI確保模型在渠道遷移后不失效；
• LIFT幫助決定出價(jià)系數(shù)的倍數(shù)。

五、案例拆解：字節(jié)系的金融投放實(shí)驗(yàn)

據(jù)某專家反饋?zhàn)止?jié)跳動的金融業(yè)務(wù)為例：

• 在投放層，字節(jié)廣告平臺直接內(nèi)嵌了信貸機(jī)構(gòu)的RTA接口；
• 用戶在點(diǎn)擊廣告之前，RTA已經(jīng)完成了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判，高風(fēng)險(xiǎn)人群不再參與競價(jià)；
• 結(jié)果：獲客成本降低20%+，壞賬率下降明顯，ROI顯著提升。

這說明：風(fēng)控與投放的融合，不是錦上添花，而是核心競爭力。

六、挑戰(zhàn)與展望

當(dāng)然，RTA + 風(fēng)控的協(xié)同并非沒有挑戰(zhàn)：

1. 模型延遲問題：部分風(fēng)控模型計(jì)算復(fù)雜，如何保證毫秒級響應(yīng)？
2. 數(shù)據(jù)合規(guī)問題：RTA涉及跨平臺數(shù)據(jù)調(diào)用，需要符合監(jiān)管要求。
3. 反欺詐對抗：黑產(chǎn)會針對RTA策略“打洞”，需要持續(xù)升級。
4. 人機(jī)協(xié)作：策略參數(shù)仍需人工設(shè)定，如何逐步交給AIAgent是下一步方向。

七、結(jié)語

如果說過去的獲客是“撒網(wǎng)+篩人”，那么RTA 讓信貸機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了“精準(zhǔn)投+智能篩”。

• 投放團(tuán)隊(duì)不再孤軍奮戰(zhàn)，風(fēng)控模型成為出價(jià)引擎；
• 風(fēng)控團(tuán)隊(duì)不再是最后的攔截員，而是前置的利潤護(hù)航者。

在獲客成本高企、監(jiān)管趨嚴(yán)、利潤壓力巨大的背景下，RTA 與風(fēng)控的協(xié)同，已經(jīng)不是選擇題，而是生存題。

未來，誰能把 RTA 與風(fēng)控結(jié)合得最緊密，誰就能在信貸獲客的競爭中脫穎而出。