消費金融風(fēng)控結(jié)構(gòu)

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1、消費金融風(fēng)控學(xué)習(xí)風(fēng)控結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)絕密文件1.風(fēng)控基本概念風(fēng)控及相關(guān)概念詮釋?風(fēng)控?風(fēng)控，即風(fēng)險控制，是消費金融業(yè)務(wù)的核心環(huán)節(jié)之一。如果沒有嚴(yán)格縝密的風(fēng)控流程，則容易產(chǎn)生大量壞賬以及欺詐，對公司的運營造成極大的壓力，甚至導(dǎo)致公司破產(chǎn)或者跑路。?如何風(fēng)控?由于消費金融公司的業(yè)務(wù)特性（線上開展業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)量大），使得這些公司需要全部或者部分依賴計算機、數(shù)據(jù)分析來進行風(fēng)控，而不是完全依賴人工進行審核，即數(shù)據(jù)風(fēng)控。因此，其風(fēng)控重點在于設(shè)計風(fēng)控流程與邏輯，并轉(zhuǎn)換為計算機運算形式，以進行風(fēng)控。?數(shù)據(jù)風(fēng)控?數(shù)據(jù)風(fēng)控，即交由計算機處理大量數(shù)據(jù)

2、，對客戶的各個方面進行評估，以達到風(fēng)險控制的目的。由于大量評估工作都交由計算機進行操作，因此，風(fēng)控結(jié)果較為客觀。但是，數(shù)據(jù)風(fēng)控需要海量數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，如果公司沒有足夠的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，則很難進行較為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)風(fēng)控，其結(jié)果可能會有所偏差。?動態(tài)平衡?傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)，往往追求的是低風(fēng)險、低逾期率。消費金融的思路則有所不同。由于通過互聯(lián)網(wǎng)獲取的客戶參差不齊，很難做到完美的風(fēng)險隔離。因此，消費金融公司的風(fēng)控目標(biāo)通常是確保收益高于損失，達到動態(tài)平衡，而不是不斷壓低逾期率、壞賬率。否則，往往導(dǎo)致業(yè)務(wù)規(guī)模停滯，甚至縮小。風(fēng)控及相關(guān)概念詮釋

3、?短板理論?風(fēng)控水平取決于風(fēng)控體系最薄弱的環(huán)節(jié)。如果風(fēng)控模型出現(xiàn)了一個明顯的漏洞或者缺陷，將會有大量的黑產(chǎn)人員利用這個漏洞套利。從我們的工作角度出發(fā)，則應(yīng)該對企業(yè)的風(fēng)控模型邏輯進行評估，指出其邏輯上的漏洞或者缺陷，避免資金方的損失。?對抗性?風(fēng)控其實是一個相互對抗的工作。黑產(chǎn)的人員會不斷對公司的風(fēng)控模型進行測試、分析，以發(fā)現(xiàn)漏洞，并實現(xiàn)套利。因此，風(fēng)控模型需要不斷完善、改進。另一方面，風(fēng)控模型的整體策略也是非常重要的。如何設(shè)計對抗策略，如何安排模型更新升級，將對公司的運營產(chǎn)生一定影響。?用戶體驗?風(fēng)控模型所需要的數(shù)據(jù)都

4、是從用戶方面獲取的。因此，用戶的體驗很重要。如果風(fēng)控模型所需的用戶操作非常復(fù)雜、難懂，就有可能讓一部分用戶放棄使用，進而影響公司運營。一個好的風(fēng)控模型，不僅僅要能防范一定層級的風(fēng)險，同時要確保其目標(biāo)客戶能夠較為方便的進行操作。這就需要風(fēng)控部門和運營部門、產(chǎn)品設(shè)計部門不斷溝通，而不是一味的進行模型層面改進。?機器學(xué)習(xí)?一種優(yōu)化風(fēng)控環(huán)節(jié)的方式，即通過一些算法的安排，使得計算機能夠根據(jù)不斷積累的數(shù)據(jù)，自主優(yōu)化風(fēng)控模型的部分細節(jié)，以達到降低逾期率、擴展客群等目的。42.風(fēng)控流程介紹5風(fēng)控運行流程介紹數(shù)據(jù)抽取變量導(dǎo)入加權(quán)累加數(shù)據(jù)

5、源1基礎(chǔ)變量風(fēng)控模型1評分匯總①數(shù)據(jù)提煉數(shù)據(jù)源2風(fēng)控模型2②③……衍生變量……人工審核駁回風(fēng)控模型數(shù)據(jù)源NN貸款流程?注釋①基礎(chǔ)變量及衍生變量均可以作為參數(shù)導(dǎo)入風(fēng)控模型進行計算，這取決于模型的設(shè)計②部分公司含人工審核流程，部分公司則直接進入貸款流程③評分匯總之后，可能會駁回部分申請，部分公司會進行人工再審核6風(fēng)控運行流程介紹?數(shù)據(jù)源?即各用戶數(shù)據(jù)的獲取來源，現(xiàn)有的主流數(shù)據(jù)源有銀行、手機運營商、央行征信系統(tǒng)、支付寶、社交軟件等?基礎(chǔ)變量?直接從數(shù)據(jù)源抽取的數(shù)據(jù)，例如用戶存款、通訊關(guān)系網(wǎng)、不良信用記錄、芝麻信用等?衍生變量

6、?對基礎(chǔ)變量的數(shù)據(jù)進行提煉加工，以獲取深層次的數(shù)據(jù)。例如用戶的月度交易頻次、平均金額、芝麻信用的發(fā)展趨勢等。個人認(rèn)為，減少基礎(chǔ)變量在風(fēng)控模型中的參與程度，由衍生變量替代，可以更好的保護客戶的信息，以及風(fēng)控環(huán)節(jié)的安全程度。?風(fēng)控模型?即含有不同功能的處理模型，例如身份驗證模型、反欺詐模型、信用分析模型、行為分析模型等等。也可以將模型簡單歸類為反欺詐類模型及信用評估類模型。前者用以排查黑產(chǎn)人員，避免或減少被套利的風(fēng)險；后者用以評估普通用戶的信用分?jǐn)?shù)，以決定是否進行貸款以及貸款額度。?評分匯總?即根據(jù)各模型的結(jié)果，經(jīng)過不同權(quán)

7、重累加，獲得最終的用戶信用評分。此過程可以參考FICO評分系統(tǒng)。?人工審核?部分公司會在得出評分后再進行人工審核，其出發(fā)點為最終確認(rèn)用戶評分及欺詐情況，或是對系統(tǒng)評分進行修正。該流程安排及具體審核內(nèi)容取決于公司的風(fēng)控策略。?駁回?即退回申請，可有人工二次判斷，或直接根據(jù)模型結(jié)果駁回。?貸款流程?即進入授信及發(fā)放貸款流程。7風(fēng)控設(shè)計流程介紹?業(yè)務(wù)定位?對公司業(yè)務(wù)方向進行分析，確定業(yè)務(wù)所對應(yīng)的客群、額度、利息、周期等因素。業(yè)務(wù)定位?風(fēng)險定義?根據(jù)公司業(yè)務(wù)的定位，預(yù)估可能產(chǎn)生的風(fēng)險以及所需的用戶數(shù)據(jù)源。舉例來說，風(fēng)險定義如果

8、公司針對有一定逾期記錄的客群，則可能需要對其貸款行為、消費行為進行深入分析，設(shè)計讓客戶有強還款意愿的產(chǎn)品或流程，以降低逾期率。反過來說，對于信用記錄良好的客群，則無需對此分析過多。?風(fēng)險分解風(fēng)險分解?將已定義的風(fēng)險進行分解，使其細化成各個小模塊。該類模塊即為前文所提及的風(fēng)控模型1、風(fēng)控模型2等。例如，將反欺詐風(fēng)險分解為銀行賬單分析