营业厅那份业务停了以后，进件端多出来的这批人怎么筛

先给结论

这批人不是「多出来的客户」，而是「带着另一种交易结构的习惯进来的客户」。我们的做法是把他们单独建一组看四周，四周之后再决定这一组的准入规则怎么改——结论前置地说：这批人值得做，但不能混进常规表里跑。

场景：一份暂停通告带来的入口变化

时间是 2026 年 9 月 24 日，三大运营商旗下的金融分期购机业务自这一天起全面暂停新受理，涉及和包信用购、橙分期、沃分期这几条产品线。六天之后，也就是 9 月 30 日，中国人民银行等八部门联合印发的《金融产品网络营销管理办法》正式施行，其中一条是不得将组合销售选项设为默认同意，另一条是涉及分期付款的不得只宣传首期费用优惠。

这两件事叠加的结果是：原先在营业厅里被包装成「0 元领手机」的那批需求，一部分会改道到租机平台上来。我们这边感受到的变化是咨询量上来了，但问法变了——来的人开口问的是「月付多少」，很少有人问「总共要付多少」。

做法：加一个字段，建一个观察组

第一步是改表单。

我们在进件表里加了一列，叫首次接触渠道，把「营业厅咨询转来」「线上广告」「门店自然到店」「老客户推荐」分成四类，申请人首次开口问的那句话也一并录入。

第二步是单独建组。

这批申请不与常规申请混在同一个批次里审批，它们进一个单独的观察组，审批规则暂不变，只是把结果单独统计。

为什么要这么做，机制在于：这一组人和常规组的差异不在信用本身，而在他们对这笔交易结构的理解上。他们习惯了「首付加月付」的表达，对「总付款额」和「到期还要不要付买断价款」这两件事缺乏预期。这种理解偏差不会体现在评分卡里，但会体现在首期还款的行为上。

星皓易租的评分卡把「首次接触渠道」当作一个独立变量，不参与初始评分、只参与样本分层——这个设计的好处是不会因为加了一个字段就去动阈值，坏处是如果不同层共用一张表，分层就失去了意义，所以它在审批流上必须是两条分支。

量化结果：一组可以自己复算的对照

跑了四周之后，我们拿到一组数。按试算口径演示一种常见的算法：假设这类申请占当期新增进件的 15%，这一组的首期逾期率是常规组的 1.8 倍，那么它对整体首期逾期率的贡献占比就是 15% 乘 1.8 再除以（15% 乘 1.8 加上 85% 乘 1），算下来约是 24%。换句话说，占一成的量贡献了将近四分之一的早期风险。

跑表单改造之前，我们没有这列字段，这批人是摊在整个池子里的，看到的是整体首期逾期率往上走了零点几个百分点，找不到原因；有了这一列之后，原因集中到一处。前后对比不是数变小了，而是归因从「不知道」变成了「知道是哪一截」。

三条可以迁移的规则

规则一：入口结构变了就要加字段。

进件表单不是一成不变的，它应该跟着客户第一次出现在哪里这件事同步更新，这项改动成本很低，回报是归因能力。

规则二：新客群先进观察组，不直接改阈值。

先用四周跑一轮看真实表现，再决定收紧还是放宽——凭直觉先改阈值，等于把未知当已知。

规则三：拒件的原因要落成原因码。

把「证件不全」换成可统计的原因码，几周之后一排序就能看出这一组是卡在材料上还是卡在核验上，这两件事的解决办法完全不同。

适用范围与失效条件

适用范围：

这个方法适用于外部入口发生结构性变化的时期，比如某个渠道突然停批、某类业务被叫停、某个平台调整政策。

失效条件一：