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如何搭建现金贷的风控模型,风控关键点解析
来源:本站原创 时间:2017-09-13 作者:adminx

现金贷核心风控引擎主要关注四个方面:一是产品营销;二是贷前筛选;三是贷前贷中;四是贷后管理。


1. 产品营销这一环节非常重要。平台要思考一下,自己平台的现金贷用户从哪儿来。为目标用户画像,寻找目标用户,再怎么投入都不为过。同时可以建立用户关系图谱,将用户分群,按痛点分析。


2. 贷前筛选包括行为检测、环境监测等。通过分析用户的行为以及所用的设备等环境因素,来提前识别风险。


3. 贷前贷中主要是将用户分群分级,然后进行相应的风险评测,这会为平台带来全周期价值的数据。


4. 贷后管理主要是服务策略与催收策略。平台想要提高盈利空间,最重要的是实现复贷。因此,做好这个环节,也是提升企业风控的重要方面。




贷前反欺诈


任何一个互联网行业,都可能遭遇羊毛党的洗劫,而羊毛党在金融领域有一个新名词——骗贷者,而抵御骗贷者的手段则是反欺诈。


现行的欺诈风险(手段)主要是冒名欺诈、本人蓄意欺诈、内外勾结欺诈等。


针对层出不穷的欺诈手段,现金贷平台应如何反制?


要解决这一难题,平台必须将消费信息不对称放在首位。一方面可通过获取更多外部数据了解用户的历史信贷;另一方面可通过调整自身的风控技术,采用白名单预授信机制来降低客户主动欺诈的可能性。


当前,行业现金贷公司纷纷通过自建大数据风控模型,与第三方反欺诈公司合作降低欺诈事件的发生率。反欺诈是时刻都要绷紧一根弦的工作,贯穿了用户注册、登录、申请、借款等全业务流程。



还款能力评估


与欺诈风险不同,信用风险主要是评估现金贷客户的还款能力和还款意愿,主要防治手段是信贷分析以及交叉检验。


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这块的把控对人的要求很高,要想把控住风险,现金贷的信贷员需要既做业务,又看风险。信贷员审核有利于把握风险,便于交叉营销,但容易受到人为因素的影响,比如人均产能、个体差异、团队稳定度等因素,在大量审核需求面前显得有些无力。


金融科技与传统金融最大的区别就是,技术提高金融效率。


为了不受制于人力,大数据风控模型被广泛应用,其理论基础是大数法则和降维分类;以数据为基础,以模型为表达。大数据风控模型的后期成本低,效率高,可以标准化作业,不过对开发能力、数据的依赖较大。



贷后管理


现金贷行业普遍认为,贷后管理主要考验的是服务策略与催收策略。平台想要提高盈利空间,最重要的是实现复贷(用户二次借贷)。因此,做好服务,也是提升企业风控的重要方面。


目前行业内贷后不良资产处理及催收,普遍做法是结合大数据技术对失联用户进行财务及生活服务等进行多维度数据挖掘,通过建立模型对挖掘的信息进行筛选并精准预测触达概率,运用失联评分模型对债务人还款可能性进行全方位评估。通过建立人与人的关系、人与地址的关系等方式找到失联人的线索,重新恢复债权催收流程。


但在具体实践层面,不同公司在债权数据、算法模型等方面的做法不一,产品形态及输出方式也不同。如何保证合规性,如何获取低成本的资金,如何以技术替代人力,如何在风控成本和坏账率之间找到平衡点,是平台未来需要思考和解决的问题。


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