我们可以用查贷比，来直观判断整个信贷行业当下的资金流动松紧。
我们看到催收回款变好，本质是整个行业放款放宽造成的。用户外部机构查询之后，获批放款的比例在提升，并不是我们自身风控策略做得更好带来的改善。
查贷比口径我们做过处理：用近一个月行业新增放款，除以外部整体审批查询次数，同时剔除了自家平台的放款数据。 分子代表同业实际放出去的量，分母代表市场整体申请查询热度，这个指标真实反映外部机构放款意愿、信贷供给的松和紧。 查贷比走高，说明外面机构审批更松，用户一次查询更容易拿到钱，市场资金供给偏宽松； 查贷比走低，代表同业收紧，用户借钱难度变大。
放到我们业务里看，它会直接影响首逾和催收相关模型的召回表现。 行业放款宽松，用户容易借新还旧，短期会拉升存量逾期的回款、压低表面首逾数据，但只是暂时掩盖了真实坏账问题。
更深一层：大量本该逾期变黑样本的客群，靠外部拆借填平欠款，显性坏样本变少、整体黑样本浓度被稀释。 样本区分度变差之后，同等分层档位下，模型的精准识别能力和召回表现都会承压，原本容易识别的高危人群，会变成隐蔽难甄别客群。