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互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品太多，這里以P2P網(wǎng)貸為例，從風(fēng)控涉及的相關(guān)環(huán)節(jié)分別來嘗試討論。

銷售環(huán)節(jié)：

• 了解客戶申請意愿和申請信息的真實性;
• 適用于信貸員模式。

風(fēng)控關(guān)鍵點：

親見申請人，親見申請人證件，親見申請人簽字，親見申請人單位。

審批環(huán)節(jié)：

進(jìn)行基本信貸政策的核查，主要是核實申請信息、證件資料、是否偽冒申請。

系統(tǒng)會審核剔除不符合基本信貸政策要求的客戶，例如有嚴(yán)重不良征集記錄的，內(nèi)部已經(jīng)有違約記錄的，或者近期有較大風(fēng)險被納入關(guān)聯(lián)黑名單的，不符合監(jiān)管政策要求的客戶。經(jīng)過基本審查后，不同的申請人會依據(jù)客戶信息的分類，被自動分發(fā)到不同的信貸流程中，這種不同的流程一般會根據(jù)客戶的分類、申請額度的高低、是否新客戶、是否存量等客戶等因素進(jìn)行設(shè)計，從而進(jìn)入具體的審核環(huán)節(jié)。審核環(huán)節(jié)會采取系統(tǒng)審核和人工核查兩個交互部分，審核不能過，有疑問的，或者通過的才能分別進(jìn)入后續(xù)的環(huán)節(jié)，包括拒絕、退回補(bǔ)充調(diào)查、退回補(bǔ)充資料、通過、有條件通過等。

適用于信貸工廠模式。

風(fēng)控關(guān)鍵點：

1、客戶填報信息的邏輯校驗。

客戶填報信息包括其填寫在申請表上的申報信息，以及提供的資質(zhì)證明文件中的信息。欺詐客戶由于編造了全部或部分信息，很可能在自行申報的相關(guān)信息中存在不符合常理的情況。利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)提供的位置服務(wù)，能夠?qū)⒖蛻籼顚懙牡刂沸畔⒍ㄎ粸榈刂肺恢米鴺?biāo)，并與客戶常用物流地址位置坐標(biāo)進(jìn)行比對，如果發(fā)現(xiàn)客戶提供了一個距離過大的地址，則該地址信息存在虛假的可能性;針對移動端渠道，比如PAD，可以定位互聯(lián)網(wǎng)客戶的具體申請位置，與申請信息中填寫的地址信息或職業(yè)信息進(jìn)行對比驗證;還可以收集客戶填寫申請過程的行為信息，如填寫了多長時間、修改了幾次、修改了哪些內(nèi)容，這些信息項可以成為申請欺詐模型的變量或是申請欺詐策略的重要規(guī)則。

2、客戶填報信息與公司自有存量客戶信息的邏輯校驗。

比如：多個申請件填報的單位電話相同，但對應(yīng)的單位名稱及地址不同，批量偽冒申請件的可能性就很高。

3、外部信息的對比校驗。

惡意的申請往往會隱瞞對其不利的事實，如負(fù)債、公司運營存在問題、等待處理的法院執(zhí)行信息等，通過爬蟲抓取互聯(lián)網(wǎng)上申請人的企業(yè)經(jīng)營信息、法院執(zhí)行信息可以核實申請人自身的真實際資質(zhì)。

授信環(huán)節(jié)：

進(jìn)入評分規(guī)則引擎的客戶，會按類型走到不同的細(xì)分模塊，以適應(yīng)不同的細(xì)分模型，包括不同的產(chǎn)品、不同的行業(yè)、不同的客戶群，如車貸、消費貸、抵押貸、個人經(jīng)營貸等。

風(fēng)控關(guān)鍵點：

不同類型的借款申請調(diào)用不同的信用評分規(guī)則引擎。

根據(jù)用戶授權(quán)許可自動抓取的數(shù)據(jù)：

個人信息，抓取用戶在互聯(lián)網(wǎng)上留下的電商購買數(shù)據(jù)、搜索引擎數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)(微博/人人網(wǎng)等)、信用卡賬單郵箱信息、學(xué)信網(wǎng)信息等多個維度的數(shù)據(jù)，得到有關(guān)個人性格、消費偏好、意愿、學(xué)歷等的個人信息。

商戶信息：抓取商戶的電商交易數(shù)據(jù)(物流、現(xiàn)金流、信息流數(shù)據(jù))，電商的經(jīng)營數(shù)據(jù)(如訪客量、交易量、用戶評價、物流信息等)。

***通過特定模型轉(zhuǎn)化為個人授信評分?jǐn)?shù)據(jù)與商戶授信評分?jǐn)?shù)據(jù)。

附：大數(shù)據(jù)授信數(shù)據(jù)來源圖

貸后存量客戶管理環(huán)節(jié)：

存量客戶授信調(diào)整是存量客戶管理中的重要一環(huán)，多種經(jīng)營手段最終都會涉及授信客戶的調(diào)整，不重視授信額度的管理，很有可能造成風(fēng)險的快速上升，將引入端的“好客戶”變成存量端的“壞客戶”也是有可能的。

風(fēng)控關(guān)鍵點：

1、違約情況觀察，比如是否發(fā)生早期逾期，連續(xù)多期不還欠款、聯(lián)系方式失效等

2、信息關(guān)聯(lián)排查，比如存量客戶中是否有與新增的黑名單、灰名單數(shù)據(jù)匹配

小微商戶的存量風(fēng)險管理過程中，可以從數(shù)據(jù)合作方獲取商戶交易流水信息，對其交易流水進(jìn)行監(jiān)測預(yù)警，對于突然出現(xiàn)的資金流入、流出，不符合經(jīng)營規(guī)則的交易流水下滑情況，正常營業(yè)的大額交易等，均可以觸發(fā)預(yù)警;通過大數(shù)據(jù)實時監(jiān)測，一旦在外部數(shù)據(jù)監(jiān)測過程中發(fā)現(xiàn)客戶的嚴(yán)重負(fù)面信息、公安違法信息、法院執(zhí)行信息、稅務(wù)繳稅信息、行業(yè)重要新聞、借款人社交關(guān)系網(wǎng)中的重大負(fù)面情況、借款人的網(wǎng)絡(luò)瀏覽行為、資金支付結(jié)算情況等，可以及時觸發(fā)預(yù)警。

貸后逾期客戶管理環(huán)節(jié)：

還款意愿差和還款能力不足是客戶逾期的主要原因，這個環(huán)節(jié)主要涉及逾期客戶管理與失聯(lián)客戶管理。

風(fēng)控關(guān)鍵點：

1、催收模型、策略優(yōu)化。不同客戶對于不同的催收手段的不同反應(yīng)，可以通過大數(shù)據(jù)來挖掘規(guī)律。比如對于一個幾乎無上網(wǎng)記錄的客戶，發(fā)送電子郵件進(jìn)行催收，一般達(dá)不到觸達(dá)效果，采取語音提醒可能效果更佳;對于一個微博控、知乎控，同樣內(nèi)容的催收還款提醒文字，通過微博、知乎私信發(fā)送比通過手機(jī)短信發(fā)送的效果更好。

2、失聯(lián)客戶識別與修復(fù)失聯(lián)客戶信息。比如，與外部電商擁有的客戶物流信息進(jìn)行交叉核實，發(fā)現(xiàn)客戶申請貸款時間提供的聯(lián)系方式與近期網(wǎng)購中使用的聯(lián)系方式均無法匹配，則可能意味著客戶更新了聯(lián)系信息，這時就可以主動發(fā)起與客戶的溝通及聯(lián)絡(luò)，避免客戶失聯(lián)的發(fā)生;對于失聯(lián)客戶，互聯(lián)網(wǎng)積累的大量關(guān)聯(lián)信息，能夠為摸清客戶的工作、生活、社交網(wǎng)絡(luò)提供幫助。

資金流動性管理環(huán)節(jié)：

流動性風(fēng)險是P2P網(wǎng)貸平臺的主要風(fēng)險，跑路P2P網(wǎng)貸平臺的一個重要原因就是發(fā)生了擠兌。大數(shù)據(jù)下的流動性管理其實是實時BI的一個應(yīng)用。傳統(tǒng)BI數(shù)據(jù)T+1，大數(shù)據(jù)是實時BI。

風(fēng)控關(guān)鍵點:

整合平臺所有借款端與投資端兩端數(shù)據(jù)，從以下兩個維度進(jìn)行

1、資金維度

2、業(yè)務(wù)維度

更多細(xì)節(jié)見之前的一個回答

P2P平臺流動性最重要的指標(biāo)是什么?

放款環(huán)節(jié)：

放款環(huán)節(jié)是防止賬戶接管與資金挪用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

風(fēng)控關(guān)鍵點：

指定賬號資金劃轉(zhuǎn)與定向支付。比如，客戶出于培訓(xùn)進(jìn)修的學(xué)費借貸，在申請過程中就要求客戶事先提供學(xué)校的相關(guān)賬號。

小結(jié)

P2P大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型構(gòu)建路徑