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现金贷业务的风控体系构建与经验教训

本文共2098字,预计阅读时间42

我国有大量的现金贷人群征信记录为空白,那风控就成为现金贷健康可持续发展的关键。

那么,如何构建现金贷的风控体系?如何将风控贯穿在客户生命周期的每个环节?

在新媒体“66号学苑”主办的第3期风控闭门沙龙上有了答案。

现金贷人群的需求和特点

市场调研发现,我国拥有四亿多现金贷业务的适配人群,主要是在18-45岁之间,未被传统金融机构覆盖,征信点比较空白,自身没有融资渠道。

这些人群的收入基本在3000-7000元之间,收入偏低,有些人收入可能会上万,但相对来说,这些人每个月可支配收入不会太高,大概在3000左右。

由于生活中的一些非稳定支出需求,比如租房押一付三,这部分人群会产生借贷需求。

此外,这部分人群的手机使用频率非常高,并且需要快速便捷,非常符合线上借款的场景。

如何构建现金贷的风控体系

风控要体现在客户生命周期的每个环节

风控体系应该如何搭建,从现金贷客户的生命周期来看,依次为申请、审核、授信、放款。

申请人第一次来到一个平台时,由于缺乏历史表现,对平台风险是最高。所以,对于新客户的风险尤其是欺诈风险的把控,是一个很重要的步骤。

放款后,进入贷中阶段,需要不断跟踪。

一方面是解读和防止客户产生新的风险。另一方面,考虑如何留住优质客户。

此外,一些客户会产生逾期,这时候需要有相应的手段去进行催收。

在保证合规的同时提高效率,在申请-审核-授信-跟踪-催收-续贷的每一个环节,都有对应独有的风险,需要风控部门及时把握。

内外部数据采集是风控的第一步

为什么数据很重要?因为在客户进行借贷申请的时候,只有通过内外部数据才能尽可能充分地描述这个人的相关信息。

这些信息不仅限于客户提供的信息,还包括内部数据、征信数据以及其它数据。

内部数据包括表单信息、APP使用信息、内部历史信息、相关连用户信息,APP使用信息等,比如客户在完成第一次借款后,有多频繁地使用你的APP也是一个非常重要的参考维度。

征信数据包括央行征信、民间征信以及黑名单。

最终的目的是要通过这些数据来判断这个客户究竟是不是一个好客户,很多因素决定了哪些数据对你有用或者没用,比如你的客群,你的业务场景等等,一个好的、相关的数据源能明显提升对风险的预测能力。

每个数据维度都是从不同的角度反映其与风险的相关性。

比如我们常常接触的外部数据源,设备信息、运营商信息、电商信息、银行卡信息、社交信息、身份信息等等,都是从不同角度反映了某些风险水平或者风险行为,像设备信息和运营商信息提供了很多针对手机的描述,比如手机关机了多久,实名了多久。

一个正常的用户手机是不会长时间关机的,实名越久欺诈的成本就越高。

如果你要做消费分期的话,那么京东、淘宝这些平台的数据源就非常重要,我可以通过京东、淘宝的数据源查看用户的消费历史。

如果我发现这个用户基本很少消费的话,那么这个用户申请消费分期可能就存在一个欺诈风险。再有身份信息,比如这个用户是不是学生,工作性质等等。

每个信息都有不同的维度可以去考虑,如果你能够把这些信息综合起来,那么你就可以综合地评判一个申请人。如果你还能发现新的维度,那么单单数据采集的提升对你的风控水平也会是一个提高。

另外从数据风险的角度,如果要外接数据源,最好有一些重叠度。这样一个数据源作为主要的数据源,而另外一个数据源辅助,如果说主要的数据源出了问题,那么我可以用另外一个数据源来做。

风控需要从不同维度刻画量化客户行为和画像,并通过反欺诈和风险定价把原始数据转化为洞见和预测,并用于指导业务的开展。

监控要覆盖整个业务流程和已知的风险点

监控的时效性很重要。

另外,如果使用数据仓库在第二天做监控,那么数据更新的时效性也很重要。

监控还需要有综合性,不仅有一些风险指标需要监控,也必须对运营流程、流量质量、模型等等方面进行监控。

三是相关性,监控需要能反映业务流程,和它的定义保持一致。举个简单的例子,每个部门定义的新客户可能都是不一样的,比如从运营部门看来,新客户指的是之前未注册的用户,而风控的新客户指的是这个人从来没有放过款,包括之前曾经申请被拒绝的。

定义不一样,风险指标就会不一样,甚至业务流程的覆盖面也不一样。

因此内部各部门之间的业务流程定义一定要一致,避免产生歧义和新的风险。

监控要有目的有意义,监控可以有不同的方式,比如说按渠道进件总量的监控,对运营来说是正确的、有价值的,因为可以用来结算。

但是风控部门意义不大,如果只是按渠道来做流量统计,是做不出决策的。风控应该做的监控应该是比如不同的渠道它的风险分布是什么样的,迁移是什么样的。

四是实用性,包括可用于跨部门沟通、建议业务文档、实现触发报警等。

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本文系未央网专栏作者独角金融发表,属作者个人观点,不代表网站观点,未经许可严禁转载,违者必究!


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