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小额信贷，说起来是很简单，其实是一个高技术难度的活。因为你不仅要放出去，还要来本带利的收回来。要放出去是很容易的，可是要完整的收回来，还是有很高难度的。通过前面两篇文章的描述，我们知道，小额信用贷款是符合国家政策支持、具有普惠金融属性的、还仍有巨大市场发展空间的信贷业务，同时它也是一项高风险的业务。

利用大数据风控模型进行风险测量和识别是当前小额信贷业务中非常热门的发展方向。可是如何利用大数据技术识别小额信贷业务的风险呢？

根据当前国内信用环境和大数据技术的发展现状，在小额信贷业务的操作过程中，可以在贷前、贷中和贷后三个环节，利用大数据风险技术定量评估客户风险情况，防范小额信贷业务发生违约损失的风险。

大数据风控是指通过各种渠道采集用户数据，根据数据进行行为分析，构建用户画像，利用风控模型识别判断贷款申请者资料的真实性和有效性，从定量的角度评估客户的信用状况。贷款机构在运用大数据进行风控时，需建立自身的大数据收集系统、风险评估模型、信用衡量体系、风险定价模型等功能模块，对自身体系内以及体系外用户的海量数据进行搜集分析，紧密结合贷款消费场景，直接将数据模型应用到小额信贷业务贷前、贷中、贷后的各个环节中，利用信息技术和大数据实现小额信贷业务的流程化、自动化。

一、贷前环节，利用大数据判断客户资质

在贷前环节，大数据系统主要是收集数据，初步评估客户风险，决定是该笔贷款是否继续受理。在小额信贷业务开展前期，贷款机构可以充分利用移动互联网技术，让客户自主通过手机终端填写客户贷款申请信息，通过用户授权的方式，利用信息技术抓取部分用户行为数据，利用大数据模型初步识别用户欺诈风险。

在初步审核用户的真实性后，贷款机构结合外部一些公开的数据资源如公安、法院等数据，利用信息技术将平台信贷政策自动嵌入到该流程中，充分利用平台自身内外部的大数据，结合客户申请信息进行客观的客户资质判断，如果能够符合本机构政策偏好，及时通知客户申请通过，否则善意提醒客户暂时还无法申请该笔贷款。在贷前申请环节，这里涉及到大量的风控模型和信息获取方式，本文在这里不便于深入讲述。

在贷前环节，通过初步的数据收集，利用大数据模型进行预评估，通过自动化的方式，可以识别大量的风险客户，尤其是一些欺诈客户，规避小额信贷业务中的欺诈风险。

二、在贷中环节，利用大数据识别还款能力

在贷中环节，利用更多维度的数据，更加客观的评估客户还款能力和信用风险。在客户通过申请后，可以利用电话外呼的方式与贷款客户进一步确定贷款意向。在贷款申请意向明确后，需要进一步收集客户信息。此时，系统可以通知客户可以补录个人职业信息(公积金信息)、家庭联系人、资产状况等信息，以提升信用额度。

在贷中环节，贷款机构可以充分利用黑名单数据、人行征信、资产信息、职业信息等各种外部大数据，全面评估客户还款能力。将贷前环节的客户数据和贷中环节收集的数据，综合进行判断，根据评分卡模型，给定客户评级，初步核定用户额度。如果此次贷款用户申请额度小于系统自动初审额度，则可以通过电话或者视频再次核实用户真实性，一旦审核通过，通知用户进行在线签约，后续用户可以线上申请自动放款。如果客户申请额度大于系统核定额度，则进入人工审核，以最终核定用户额度。

在贷中审批环节，大数据不仅要核实信息的真实性，还要评估贷款申请人的还款能力和信用状况，利用更多维度的数据，更加客观更加全面地评估客户的资信。因此这里可能有很多数据需要外部采购，需要投入一定的成本。

三、在贷后环节，利用大数据跟踪贷后风险

在贷后管理过程中，充分利用移动互联网SNS等技术，及时跟踪贷款人及贷款紧急联系人的日常活动，及时了解贷后风险。如有小额信贷有消费场景的，还应该充分利用大数据分析关联客户的消费场景，确定贷款用途。在后续客户每次登陆客户端时，都自动收集客户信息数据，进行识别和判断，一旦发现隐性风险，立即启动风险应急预案。

对于贷款首期逾期的客户，要立即启动微信、微博、短信等工具进行还款提醒，还可以辅助电话外呼进行催收，咨询客户逾期原因，商议客户还款期限。根据收集的结果，循环不断地调整贷前、贷中的大数据风控模型的参数和权重，完善优化风控模型，最大程度的降低贷款逾期违约风险。

综上所述，在小额信贷业务展业过程中，贷款机构可以充分利用大数据技术识别客户的欺诈风险和信用风险，大幅度降低小微信贷业务的风险成本。相信随着各种数据源的不断开放，大数据风控模型技术的不断进步，大数据风控将在小额信贷业务中发挥更加重要的作用。

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