干貨 | 教您如何從0到1搭建大數(shù)據(jù)風控體系

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 風控是金融的心臟，數(shù)據(jù)則是風控的血液。以前我們主要依靠經(jīng)驗和宏觀經(jīng)濟形式來實施風險控制，后來通過數(shù)據(jù)、評分在進行風控，現(xiàn)在則是運用大數(shù)據(jù)在做風控。

2014年起，金融行業(yè)開始大范圍爆發(fā)風險事件，很多金融機構開始對傳統(tǒng)的風控模式產(chǎn)生質(zhì)疑。此時，正值大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，憑借其可靠的風控技術手段在互金行業(yè)中獲得青睞。據(jù)《2018年中國大數(shù)據(jù)風控調(diào)研報告》稱，2017年中國大數(shù)據(jù)風控市場規(guī)模達140億人民幣。

 目前，各大互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)均已采用大數(shù)據(jù)風控這一技術手段，螞蟻金服、融360、拍拍貸、點融網(wǎng)等均開發(fā)有獨立的大數(shù)據(jù)風控系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)金融乃至傳統(tǒng)金融風控的必然趨勢，它的發(fā)展將會給金融領域帶來巨大福音。

那么大數(shù)據(jù)風控到底是什么？大數(shù)據(jù)風控要如何搭建？下面慧都大數(shù)據(jù)就給大家一一解答：

一、什么是大數(shù)據(jù)風控

大數(shù)據(jù)風控即大數(shù)據(jù)風險控制，是指通過大數(shù)據(jù)核心算法建立風險模型，在收集各種維度數(shù)據(jù)基礎上，結合互聯(lián)網(wǎng)化評分和信用管理模型，提取出對企業(yè)有用的數(shù)據(jù)，再進行分析判斷，最終達到風險控制和風險提示的目的。

 大數(shù)據(jù)風控是互金平臺在創(chuàng)新信用管理和風險管理方面的一種新思路。相對于傳統(tǒng)風控，大數(shù)據(jù)風控在建模原理和方法論上并無本質(zhì)區(qū)別，只不過是利用互聯(lián)網(wǎng)這個時代的特征而已。目前領先的大數(shù)據(jù)風控使用的還是小數(shù)據(jù)，圍繞客戶信息，從財產(chǎn)、安全、守約、消費、社交等多個維度來評估客戶的信譽水平，并為其建立客戶信譽數(shù)據(jù)，從而減少風險的來源。

二、為什么要用大數(shù)據(jù)風控

 據(jù)統(tǒng)計，目前銀行傳統(tǒng)的風控模型對市場上70%的客戶是有效的，但是對另外30%的客戶，其風控模型有效性將大打折扣。而大數(shù)據(jù)時代的來臨豐富傳統(tǒng)風控的數(shù)據(jù)緯度，利用多維度數(shù)據(jù)來識別借款人風險，包括社交、征信、消費、興趣等。客戶數(shù)據(jù)越多，信用風險就被揭示的更充分，信用評分就會更加客觀。大數(shù)據(jù)中風控中的數(shù)據(jù)維度可以作為另外的30%客戶風控的有效補充。

大數(shù)據(jù)風險控制的作用本來就是從原來被拒絕的客戶中找到合格客戶，識別出已經(jīng)通過審核的高風險客戶和欺詐客戶。可以大大提高互金行業(yè)的效率和風控能力，有效的控制壞賬率，從而讓企業(yè)盈利。大數(shù)據(jù)風控是金融行業(yè)發(fā)展過程中必須結合的一項科技手段。

三、大數(shù)據(jù)風控的應用場景

大數(shù)據(jù)風控模型的應用場景非常廣泛，只要牽扯互聯(lián)網(wǎng)金融的行業(yè)就少不了大數(shù)據(jù)風控的存在。

從資金的角度來看，風控模型是為了評估客戶還款能力和還款意愿，反欺詐反作弊，防止客戶薅羊毛和保證平臺安全等功能。

從行業(yè)維度看，主要包括消費金融、供應鏈金融、信用借貸、P2P 、大數(shù)據(jù)征信、第三方支付（第四方聚合支付）等各細分領域，同時還可用于電商、游戲、社交等“傳統(tǒng)”互聯(lián)網(wǎng)公司。可以說，任何互聯(lián)網(wǎng)公司都需要風控。

四、搭建大數(shù)據(jù)風控模型三部曲

 大數(shù)據(jù)風控從獲客、審批、到貸中的維護、客戶價值的提升、再利用、深挖以及到客戶的挽留、催收和退出，讓金融風控不再是簡單的放款回款，而是在完整地維護一個客戶的生命周期。

慧都金融大數(shù)據(jù)方案架構

我們要形成一個完整的閉環(huán)，需要分三步：貸前、貸中、貸后。

1、貸前：望其面目，以繪其形

貸前主要包括準入授信規(guī)則的制定與劃分。

（1）準入

 在貸前階段，需要對客戶的數(shù)據(jù)進行搜集、清洗、分析、應用，這是一個很長的鏈條，若運用傳統(tǒng)風控費時、費力。但我們現(xiàn)在有大數(shù)據(jù)技術，可以精準挖掘申請人多維度信息，包括人口屬性信息、社交信息、歷史消費記錄等信息，消費方式、興趣愛好、社交偏好等相關維度信息。結合這些信息形成一張用戶畫像，對客戶的貸款資質(zhì)以及還款意愿、還款能力進行判斷，輔助審核決策。不合格的客戶在這個階段直接被擋在外面，這樣既防止后期“誤殺”，也保證平臺的客戶質(zhì)量，事半功倍。

（2）授信

授信是根據(jù)一個平臺的消費需求制定的，我們可以把消費需求作為一個基數(shù)，建立有效的信用模型和評分規(guī)則。利用靈活開放的數(shù)據(jù)導入技術、多維度的信用強弱關系評分項，以及專業(yè)的評級模型，對客戶還款能力、還款意愿等更深入、更全面的“解剖、分析”，為平臺授信決策做一個整體的評級。不同評級的客戶：首先，風險系數(shù)的調(diào)整不同；其次，對于每一個評級的客戶群體都要有額度的上限和下限。

2、貸中：由表及里，對癥下藥

貸中分為兩個部分，一部分反欺詐，另一個部分是額度調(diào)整。

（1）反欺詐

 反欺詐，可能很多人比較多地在貸前用到。但實際上反欺詐貫穿整個客戶的生命周期，不僅在信貸環(huán)節(jié)，在帳號登陸、注冊環(huán)節(jié)就要進行反欺詐防護。現(xiàn)行的欺詐手段主要是冒名欺詐、本人蓄意欺詐、以及不良中介誘騙他人間接實施信貸欺詐等。

 反欺詐需要做好兩件事，一個是信息驗證，二是行為分析。在大數(shù)據(jù)風控系統(tǒng)里，有很多先進的技術做支撐，所以這個方面我們無需多慮。而在行為分析這個過程中，依靠風控經(jīng)驗、客戶信息驗證、部分行為數(shù)據(jù)做預測分析，基于客戶行為，通過打標簽的方法識別不同的客戶群體的風險程度。

（2）額度調(diào)整

 在這個階段客戶大多有過至少一次的還款行為，那么平臺就需要考慮如何調(diào)整客戶的額度檔次和息費，保證優(yōu)質(zhì)的客戶得到更低的息費和更高的額度，而數(shù)據(jù)表現(xiàn)較差的客戶需要用更高的息費來覆蓋風險。

 但不顧風險的一味追求高收益和不求收益的低風險都是沒有意義的。額度調(diào)整的重點在于對客戶需求和風險的合理預估。實則可以看成對資金在不同風險回報的分配，使得在一定的風險下，總體風險收益最大化。

3、貸后：聞其五音，以別其病

貸后主要是賬單催收和貸后監(jiān)控等。

（1）賬單催收

 平臺把資金放出去，要確保能收回，所以這時要追蹤資金動態(tài)，一旦出現(xiàn)逾期則啟動催收團隊協(xié)助完成逾期處理、資產(chǎn)回收的工作。對于催收也講究一定的策略，首先，針對不同風險的細分客戶群體，制訂差異化的催收措施。其次，把握催收的時機，因為催收的資源有限，我們需要按照一定的分配規(guī)則來分配催收資源。

（2）貸后監(jiān)控

 最后進入貸后監(jiān)控環(huán)節(jié)。在信貸過程中，即使前中期的風控到位，也并不意味著信貸交易的萬無一失，借款人環(huán)境變故、還款能力改變、還款意愿動搖等情況時有發(fā)生。而利用大數(shù)據(jù)技術，可以對借款人進行多維度動態(tài)事件及市場信息跟蹤與監(jiān)控，能夠快速覺察、發(fā)現(xiàn)貸后借款人的數(shù)據(jù)異常情況，及時進行貸后預警，有效防范貸款人跑路，信貸機構壞賬、死賬等情況發(fā)生。

五、結語

 從貸前、貸中、貸后三個階段全程監(jiān)控、貫穿始終的大數(shù)據(jù)風控體系，能夠有效地把控金融風險。但是，在這里也要提醒大家一點，風控體系的搭建要以自身業(yè)務出發(fā)，才能發(fā)揮其真正的作用哦。

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