贷款平台划分用户群体绝不是简单拍脑袋的事。本文将拆解行业常用的信用评级模型、风险分类体系、用户行为特征三大维度，结合真实的用户画像数据，具体分析不同客群的资金需求与风险表现。你会发现，那些看似复杂的用户标签背后，原来都藏着这些底层逻辑！

一、信用评级是基本门槛

各家平台最先拿到手的，肯定是用户的央行征信报告和三方大数据。这里头有个误区需要提醒大家——不是说有逾期记录就一棍子打死。像偶尔忘记还信用卡这类轻微逾期，和长期拖欠网贷的性质完全不同。

现在主流平台会把信用评级拆成5档：
• 优质客群（芝麻分700+）：这类人通常有稳定工作，比如公务员、医生，他们借钱更多是短期周转
• 次优客户（650-700分）：自由职业者居多，收入波动大但还款意愿强
• 普通客户（600-650分）：可能有过网贷记录但没严重逾期
• 风险关注（550-600分）：最近半年查询次数超标
• 高危客群（550以下）：存在多头借贷或法院执行记录

二、风险分类定生死

银行那套五级分类法，其实网贷平台也在偷偷用。上个月我们调过某平台的内部数据，发现次级类用户占比居然有12%，这个数字可比传统银行高多了。

这里要重点说说两类特殊群体：
• 关注类用户：可能按时还款但总拖到最后一天，这类人资金链绷得紧，稍微有点意外就容易逾期
• 可疑类用户：典型的拆东墙补西墙，手机里装着十几个借贷APP，这种客群哪怕抵押房产平台也不敢放款

三、用户画像藏着关键线索

去年我们团队做过5万份用户调研，发现个有意思的现象——25-35岁男性占借款人数63%，这个比例比前年涨了7个百分点。特别是东南沿海的蓝领群体，他们的借款频率能达到月均1.2次。

用户特征还体现在这些细节：
• 学历分布：大专及以下占比82%，本科生反而更谨慎
• 设备信息：安卓机用户逾期率比iOS高2.3倍
• 行为轨迹：凌晨频繁打开借款APP的用户，坏账风险增加40%

四、借款用途决定风控策略

别看用户填写的借款理由五花八门，其实核心就三类：
1. 消费分期（占45%）：手机、医美、培训课程
2. 经营周转（30%）：小商户进货、支付场地租金
3. 债务整合（25%）：用来偿还其他平台欠款

这里要划重点——以贷养贷的用户最难把控。他们通常会把借款金额拆成多笔小额，这个月借3万还5万，下个月再借5万还8万，像滚雪球似的。

五、还款行为暴露真实风险

真正的高手都盯着用户的还款习惯：
• 提前3天还款：这类属于优质客户中的战斗机
• 还款日当天还款：资金使用率拉到极致的老司机
• 逾期1-3天：可能是忘记还款，但超过3次就要警惕
• 频繁修改银行卡：大概率是资金链出问题的信号

有个真实案例：某用户每次借款都选等额本息12期，但从第6期开始突然改成先息后本，结果第8期就彻底逾期。后来发现他在其他平台有7笔未结清借款。

不同客群的风险应对

• 对正常类用户：可以给到利率折扣或提升额度，这类客群复借率高
• 关注类用户：加强贷后检查，比如要求上传收入流水
• 次级类用户：限制单笔借款不超过5000元
• 可疑类用户：直接列入灰名单，暂停所有借贷服务

说到底，用户划分不是贴标签大赛。平台既要看静态数据（比如征信报告），也要关注动态变化（最近3个月的消费记录）。就像我们团队经常说的：昨天的优质客户，可能明天就变成高危对象，关键是要建立动态评估机制。