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从风控角度看信贷业务,无外乎求解三要问题:(身份核实)(反欺诈)(信用模型)

时间: 2019-12-26 14:03:55 来源:   网友评论 0
  • 从风控角度看信贷业务,无外乎一直在求解释三个问题:怎么证明你是你(身份核实),怎么证明你不是坏人(反欺诈),怎么证明你有能力(信用模型)。其表现形式适用银行信贷业务亦是如此,只是手段、展现方式有差异而已。

  • 来源:雷火电竞怎么样风控研习社(ID:jrfkyxs)


    从风控角度看信贷业务,无外乎一直在求解释三个问题:怎么证明你是你(身份核实),怎么证明你不是坏人(反欺诈),怎么证明你有能力(信用模型)。其表现形式适用银行信贷业务亦是如此,只是手段、展现方式有差异而已。


    三个问题的解释、控制实现难度不一。很多企业都说自己有成熟的信用模型,有大数据分析,其实更多侧重在了身份认证和反欺诈控制上。因为随着互联网科技发展和每个人的默默“无私奉献”,你在网上获得便利的同时,也让自己越来越透明,机器会比你更了解你自己。另外,这两个问题更多采用策略设定,即设定的多为非黑即白的禁入标准。至于怎么证明你有能力,有多大违约概率,这个才是真正的信用模型,且不是每个企业想干就能干,想有就能有的,主要还是缺少有效的专业数据。

    从实践具体来讲:

    1.  怎么证明你是你

    常用的方式是借助银行或第三方做四要素验证。基于客户在银行留过底,银行帮你变相做过面签,因此能通过四要素验证,我可以相信你是你。但是四要素验证只能证明张三是张三,没法证明是李四拿着张三的身份在做,于是就会加上人脸识别,远程视频签约等。还可以通过技术和数据,做更多的身份认证,譬如让客户多提供些社交账号或者其他信息,进而去爬取更多客户的历史行为,通过交叉验证去看你是不是认知你自己。
     
    2.  怎么证明你不是坏人


    这里就是大家现在常用的反欺诈环节了,一般会通过以下几个维度去控制:

    客户信息识别。通过客户基本信息、征信信息、朋友圈及网上行踪去确定你是良民,你没有近墨者黑。

    客户多头借贷识别。通过监控你的注册行为、APP安装、第三方黑名单排查等去规避客户近期有多头借贷情况,降低接棒风险。

    黑产/盗号防范。通过监控账号是否有异常行为,是否通过同一IP、设备批量注册去防止黑产的薅羊毛行为。

    无间道。与黑产是斗智斗勇,互相迭代升级的过程。企业往往也会设些反欺诈监控人员,去混各种吧和群去升级战术,也会网上监控自己公司是否站在了羊毛党的风口,进而与时俱进。

    上述控制的实现前提是要有数据,或来自第三方或你能自己获得。若用第三方,需考虑提供方数据的新鲜度以及彼此间客户重合度。自己挖,需考虑监管政策风险和爬取技术能力。

    市场上很多数据接入商,其实提供的多为这个层面的数据,也大同小异。工商行政、法院诉讼、出行记录、通话记录、社交信息等基本成了行业标配,实现上也多为爬取,因此着实不用接太多家,接了也是重复。那些宣称有独家维度信息的,除非他真有非常手段(有个好老爸),否则呵呵~~。

    有了数据就需要配置过滤规则,需要结合你的目标客户以及市场定位,过滤的杀伤力比较大,容易误杀无辜。好杀毒软件要不停升级病毒库一样,反欺诈规则不是一成不变的,你还要不断监控与预警各种企图逾越你规则的批量申请,不断优化迭代才能屹立不倒。


    3.  怎么证明你有能力


    这块可以说是八仙过海各显神通了。模型方法论很早年前就有了,这些年越来越火,无外乎锅里的米多了,大家可以各做各的饭了。有交易数据的(如电商)可以直接拉数据估能力;没有直接数据的,跟客户谈判看给不给看数据,实在不行的自己爬爬看或者估摸着算。这块也考验着你的功力,有数据的也未必一定能做好,因为一则交易数据转换成雷火电竞怎么样数据不是那么简单,另一则各种刷单、促销的数据清理也会让部分企业望而却步或剪不断理还乱。从中还引伸开另一层面上的交易反欺诈。没数据的就更惨,这部分的数据在市场上也是核心,不轻易能得到,是需要企业在垂直领域有一定深度和广度的。没有垂直优势的,做普惠大众的,那么要做好信用模型是比较难的。因为不同客群,不同地域表征不一,不能随便拿些数据做做分析就说我的模型能放之四海而皆准吧。分客户群体做,你能有那么多数据,尤其是坏客户数据么?规避的方法的要么从流程上优化去控制风险(部分走线下验证,设计交易闭环,控制资金后物流),要么将风险延滞到贷后(GPS定位,通讯录轰炸,通过催收策略弥补),要么干脆提高定价来覆盖风险等等。


    4. 两个问题

    白户怎么处理。啥数据都抓不到你,让我怎么判断你。要么放弃,要么小额测试下博概率

    人心叵测。再多了解你,但终是雾里看花。因此,违约概率只是个概率不是个承诺。这样的损失也只能认了,能做的就是增加你的违约成本去一定程度约束你。

    以上是从操作层面来阐述,在这之前更为重要的是战略定位。是否对自己有清醒认识:

    首先知己,我有哪些资源,我有哪些优势,我有多少财力,我要实现什么商业目标。毕竟坏客户是大家想要(数据)又不想要的(损失),是用钱堆出来的(财大气粗的请忽略~~)

    其次知彼,要认识我们的客户,目标客户群是什么,会存在哪些风险,风险是怎么样的,适合线上还是线下作业,避免南橘北枳。

    再者知市场,我要做的客群市场上竞对是怎么做的,用的哪些手段,我有能力拷贝不走样或青出于蓝而胜于蓝么。

    进而定策略。我用大数据模型,还是地推,还是高风险定价。说到定价,很多企业会说我为客户量身定做,有差异化。小范围内微调的确可以,但大范围内市场表征基本为劣币驱逐良币,最终归为一同。定高了没客户,定低了等着被人家风险套利。

     
    业务与风险间永远充满博弈,一般而言每增加一个风控环节就会降低一定效率或客户体验。如何取得相对平衡,考验着每个风控人。


    关于怎么证明你是你(身份核实),怎么证明你不是坏人(反欺诈),怎么证明你有能力(信用模型)等问题欢迎留言讨论



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