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老赖、骗贷中介等诸多因素时刻威胁着互联网消费金融平台的安全性和逾期状况率，那如何做好风控，又如何优化客户体验呢？66号学苑诸位专家对此类问题做了解答。

风控与获客如何结合？

制定消费金融的风控策略，有三步：明确目标、制定战略、得出策略。例如，机构的目标是扩大客户基数，那战略上就表现为通过率高，制定风控策略时则偏向宽松。

天创信用副总裁陈谊萍提到，在市场开拓时就载入风控理念，这样在准入的时候就可以做第一批客户资质的筛选。这时反欺诈的设置非常重要。

但前提是明确客户进入时欺诈的规则是什么。陈谊萍表示，一般异常即认为有欺诈嫌疑。

异常是指与正常用户行为不同。例如，如果通过运营商数据发现客户手机时常处于关机状态，通话时长较短等就可以成为异常。

异常客户在准入时可以依据平台状况拒绝申请或评定为高风险客户。

此外，还可以通过大数据爬虫、第三方征信机构合作、通讯运营商合作、申请信息等途径获得客户数据。通过数据分析把客群分为低风险客群、高风险客群、中值风险客群等。

在面对中值风险客户时，也是依据平台通过率的高低，再细分为中值高风险客户、中值低风险客户等并分别授予不同的额度。

反欺诈分为三类：

第一方欺诈 个人虚假信息包装 没有还款意愿。

第二方欺诈 伪冒申请。包括身份盗用 、中介代办等。中介代办又分为内外勾结和利用平台漏洞两种。

第三方欺诈 恶意骗贷就是通常所说的老赖。他们填的是真实信息但是没有还款意愿，并流传这这么一句话“凭自己本事借的钱，为什么要还？”，这种信息对平台来说是最难识别的。

常见资料造假分为信用卡账单造假、身份信息造假等，可以通过同类APP的信息置换、通信检测、其他平台通话检测等进行识别。

提高欺诈成本

1、信息核实。验证逻辑错误、信息匹配、人脸识别等。

2、反欺诈规则筛选。通过黑名单、手机实名认证、设备指纹、地址信息核查等

反欺诈模型风险评级。但是反欺诈模式是实时的动态的，需要6个月观察期。

如何嵌入差异化客户策略？

客户整个生命周期分为潜在客户、新客户、已有客户、逾期客户，而风控贯穿客户的整个生命周期。

在贷后时期，可以根据客户还款行为进行评分，划分优质客户、良好客户、不良客户等。

天创信用副总裁陈谊萍和掌众金服风控模型总经理张望都表示，机构可以根据大量数据分析制定评分卡模型策略，用以客户分群。然后根据贷后行为来验证之前的评分卡模型是否合理，需要持续监控至少2个月，如果合理可以继续沿用，不合理时应及时调整。

验证完评分卡模型后，所筛选出的优质客户还需差异化的客户管理。

提高优质客户额度，延长还款期及降低不良客户额度等来把控可能发生的风险，并提高复贷率。

客户提额策略

根据客户的整个生命周期表现进行筛选客户，模型设计。模型设计包含风险预测、客户分组、套现预测(代表资金需求度)等因素。筛选出来的客户可以以活动的形式告知额度的提升。

注意：这些筛选出来的客户之后是否又会使用提升的额度，还需要进一步的监测和筛选。

在这样不断的监测和筛选中，消费金融风控体系越来越严密，客户分类越来越细化。之后通过不断地纳入越来越多数据分析、行为分析，产生与之相应的预警策略、客户管理策略等等，使整个体系环环相扣。而其中科学的差异化客户策略在维护老客户，提升复贷率；降低客户风险方面发挥重要作用。

（本文系66号学苑和独角金融共同出品）

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本文系未央网专栏作者发表，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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