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后河财富CEO周颖： 互联网金融企业的核心是风控能力
&&&&风控能力是P2P从业者与投资人最关心的话题。近日，后河财富CEO周颖在参加行业论坛时就P2P行业风险控制体系发表了自己的观点。他认为：线上审核的反欺诈工作跟线下相比有不同的挑战，不仅要有丰富的线下审核经验作为参考依据，更要在网络反欺诈技术上不断优化升级，因为网络欺诈的成本低且不易识别，骗贷手段更多、技巧更高，这是很多P2P不愿意做线上获客和线上审核的原因。后河财富目前注册用户节节攀升，有着比较庞大的线上客户数据作为分析基础，已经掌握了非常丰富的用户行为数据来判断和甄别。一方面，后河财富能够通过自动化信审系统，根据一些标准自动过滤掉条件明显不符的用户；另一方面，结合自动审核和人工审核，根据用户的特点，基于互联网技术，开发了很多智能化的工具，建立大数据平台中心，在风控环节上，更加严谨审慎。运用大数据的技术手段有效地提升了风控能力。
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来源：全景网
作者：李成东
　　过去两年互联网金融非常火热，2014年就有超过900家网贷公司成立，而成交额差不多2500亿，是2013年的2.39倍。好友罗敏创建的趣分期8个月内完成4轮融资，估值过亿美元。互联网金融的热，和2010年的团购有的一比。当然了，团购厮杀了三年后的结果是市场基本被美团、大众
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点评、糯米团等少数瓜分，6000多家团购企业大多数倒下。互联网金融，大概也难逃互联网马太效应的规律，市场机会一定是有的，关键是谁能够笑到最后！是传统金融转型的，还是纯互联网出身的？东哥结合自己最近接触到的趣分期和玖富说说自己的看法！
　　东哥从战略分析师转型电商孵化天使投资人，有业内朋友有投资圈朋友说，电商投资还有机会吗？看上去好像已经错过了时机，实际上电商机会远不止大家目前所看到的领域。未来几乎所有传统线下业务都要在线化互联网化，目前电商经济不过3万亿，线下还有超过50万亿电商化的市场机会，大量的传统企业会二次创业。而东哥目前孵化的十几个创业项目，有近一半就是来自传统企业的互联网升级改造。东哥看互联网金融也是一样的观点，传统金融，以及长期从事金融的公司会更有机会！陆金所就是佼佼者之一，当然也不只是陆金所，最近东哥拜访的一家公司叫做玖富。
　　2015年电商趋势，一定越来越介入到传统行业里门槛相对较高领域，而这些领域不是说几个互联网人凭借自己的技术就能够做好的，所以东哥也更加看好有互联网基因的传统企业的二次创业项目，互联网金融也是如此。
　　玖富这家成立于2006年，应该算是中国最早的互联网金融服务公司之一，在全国超过100个城市设立微金融服务体验中心，平台注册专业金融顾问超过3万名，28家银行总行签约，8000多家支行合作为中小企业，为个人提供理财、小微信贷等微金融服务。
　　玖富模式是搭建小微金融生态链，聚焦互联网平台运营与信用评估，其他环节链条均引入合作伙伴共同开展微金融服务，平台不经手资金，不做自身担保，不持有贷款，是一个纯信息服务平台。
　　任何一个行业都有自己的难点痛点，而金融行业的核心痛点是信用风险控制。互联网金融也是如此，8月份老牌P2P红岭创投爆出1亿元本息亏损，其实就是信用风险控制问题。而现在主打校园市场的几个分期付款的P2P平台，未来也一定会面临同样的问题。学生的信用，并没有那么想象的好。中国上海市分行数据看,相较于其他贷款品种,助学贷款还款违约率是最高的,2013年违约率约为8%。银行信用卡坏账率平均水平在2%左右，而学生信用卡坏账率高达4%，有很多银行干脆停止了学生信用卡业务。学生消费的确很超前，而针对学生的分期购物的金融服务自然也能快速膨胀，而后期的坏账问题恐怕也是一个大问题。学生金融市场有机会，做还是不做，做的好与不好，根本还是在信用评估能力和风险控制能力。
　　玖富对从两个方面在移动互联网金融领域进行技术创新。一个是推出了“闪银”，该产品完全基于移动互联网应用，只要客户有微博、微信等账号，就可以在用户的手机上闪电评估，出示具体分数，据此能拿到多少钱，这是大数据的应用之一。第二个最近上线的“悟空理财”。这个产品主要利用移动互联网的特性、大众社交关系的传播性，实现客户的便捷理财。据说上线第一天交易额便达到了100万，第7天单日突破1000万，23天累计交易额过亿，80天累计100万交易用户粉丝。这种基于手机端的应用创新，将真正改变很多互联网金融的作业方式。
　　玖富以上所有创新评价基准，则是效率是否得到极速提高，客户群体是否发生变化，是否能有效规避或管理风险，是否应用了更小投入的传播方式。未来互联网金融要求相关机构在不与客户见面的情况下，几分钟之内对客户完成信贷评估。现在互联网金融虽然“热闹”，但是真正在技术上创新的公司还是少数。在未来发展中，如果技术、产品与定位、模式跟不上，或者只是模仿传统的线下公司，那么互联网金融公司将很快失去竞争力。
　　在选择融资标的的时候，玖富融资客户的要求标的都是在5万元左右的，限定在消费类现金流比较好的领域，避免像红岭创投遭遇的系统性风险。另外建立360度的风控全流程体系，因为玖富之前就长期与8000多家银行合作，有大量业务数据，通过非常严格的完整审核体系的层层筛选，玖富的投资标的通过率只有20%多到30%，远低于同类企业。同时玖富建立了“信用决策系统”，更加系统化地防范风险发生。比如计提信用管理费，让银行或有牌照的第三方支付公司托管。第二个是引入保险公司投保。如果该标的出现违约，那么保险公司将给予部分赔付。第三个是担保公司的担保。担保公司会对客户的本金和收益进行担保，进一步保证投资人的资金安全。
　　术业有专攻，玖富模式就是自己通过互联网工具解决互联网金融的“风控”痛点，然后和其它银行、担保和保险金融机构一起分享机会，专业的人做专业的事情，同时也是分散了平台的风险。
　　现在一些互联网金融公司，重新在线下铺点，做线下登门拜访的审核，不但成本高效率低，而且也未必能够降低坏账率，解决信用风险问题，而这和传统的金融也没什么差别，差别只是在做一些传统金融不做不看好的更小的一些市场而已。
　　互联网金融，风口的猪
　　国庆节回到自己四线城市的老家，二婶说自己买了P2P理财产品，年20%的回报率，互联网实在是太方便了。至于风险的问题，她觉得反正一万内又不多，另外同事都买了，自己顺带买了，也没什么了不起的。二叔要谨慎一些，而是选择了支付宝理财产品，因为这些都会有保险公司保底，不足就是要排很长时间队购买P2P理财产品。
　　说这个故事大概想表达三个意思。第一是用户对高额理财产品的市场需求很大，尤其是金融服务相对落后理财产品选择相对较少的三四线城市。第二是互联网金融产品不只是服务于80后90后，也服务于80前的人，他们不仅愿意尝试新兴互联网理财产品，而且也有更强的支付财富能力。第三怎么保障投资人的财产安全还是一个非常大的挑战，问题很多。
　　机会留给有准备的人
　　最近有媒体报道2014年国内出现提现困难、倒闭、跑路等问题的P2P平台已达338家，其中大多数就是没有太多什么资源和金融经验的纯互联网公司，甚至是“诈骗”公司。因此各方，尤其是传统金融要求加强对互联网金融的监管声音也越来越多。而加强监管的结果，往往是限制，管死。
　　两天前，国务院总理李克强率财政部、发改委、工信部、银监会、证监会等多个部委一把手视察深圳腾讯参股的前海微众银行，并称希望互联网金融银行用自己的方式来倒逼传统金融机构的改革。李克强前往微众银行，实际上也是从政策层面告知，问题虽然会有，但政策上还是鼓励支持的。
　　最后，互联网金融市场机会很大，政策也是支持的，机会是留给有准备的人。厚积薄发，只有在信用评估和风险控制积累了丰富经验，又结合了大数据创新的互联网金融公司才能抓住机会！玖富，算是其中一家。无论是模式设立，资源匹配，还是实际的运行结果！而趣分期虽然在细分市场找到了自己的机会实现了爆发式增长，但还需要在风险控制方面加强自己的建设，跳出学生市场寻找到自己更大的风口！点击进入参与讨论
(责任编辑：杨明)
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吕剑：怎样的风控体系能够抵御长期风险？
——风控大咖系列访谈之（第六期）互联网金融的本质还是金融，是金融一定要有监管——吕剑今儿圣诞节，首先祝所有的粉儿们节日快乐！昨天收圣诞礼物收到手软的小编，突然想到一个问题：年迈圣诞老人平安夜浮行云端数百年，究竟靠什么保平安呢？当然是御“风”的能力——一言以蔽之曰：风控能力。在高风险的金融行业，尤其是互联网金融行业，风控更是立身之本。所以才有人大家常说的：风来时是故事，风走时是事故！在互联网金融风来时成立的信融财富，至今用骄人的成绩单，给我们讲述着互金的精彩故事。信融财富出海3年，究竟靠怎样的风控体系抵御风险的呢？今天，“风控大咖系列访谈”迎来了一位大咖，他将为我们一一解答！他是拥有近30年银行风控实战经历，曾先后就职于工商银行、广发银行、华夏银行、包商银行等多家大型金融机构，历任公司金融部主管、分行信贷部总经理，副行长等职，承担大型项目合规风险审核职责。成功审批发放贷款累计金额超过200亿元，且无一损失案例，擅长风险控制、金融市场监控，对建立风险架构，合规审核有独到方法，熟悉金融法律法规，拥有丰富的内控实操经验。他是信融财富副总裁吕剑先生，主管信融财富风控工作。吕剑先生（左二）采访前，我们通过大数据风控联盟全国微信群，收集了各家机构风控官提出的问题，整理后向钱总提出。（入群请添加小编微信号wengshanyeyu并简单自我介绍，看看全国风控人都在聊什么）以下是经整理后的采访实录：大数据风控联盟：信融财富已经平稳运行了3年，信融财富的风控体系有怎样的特点？公司有怎样的风险控制偏好？吕剑：信融财富已成立三周年，前两年信融财富专注做平台业务，所有业务均来自于合作的融资担保、小贷公司等类金融机构及分期X等大型平台方。因此，风控整体大部分建立在对合作方风控实力的把握，信融财富通过严格筛选合作方，对其进行整体授信，而仅非对合作方推荐的单一业务进行逐个审核。2014年年底，行业资产荒现象初现，我们意识到行业的竞争优势在于优质资产端的竞争，所以在当年年底开始布局资产端业务，主动寻找合作方提供项目、寻找优质借款人；投入大量自有资金，进行风控人员的招募与培训。发展至今，信融财富的业务主要由三部分构成：其中1/3项目来自于类金融机构，约1/3项目来自于大型平台方。信融财富对这两类项目通过严格筛选合作方，并对其进行整体授信，不对合作方推荐的单一业务进行逐个审核；另有约1/3的自行开发的抵押项目，信融财富会对借款方进行深入了解，并通过传统银行的经验与互联网大数据技术相结合，进行全方位、全体系的风险管控。大数据风控联盟：信融财富作为多样化的互联网金融平台，多渠道进件，不同渠道有怎样的审核特点？吕剑：这部分之前已经提及，我们根据进件具体情况采取不同的审批制度：来自类金融机构的项目我们会依据其牌照做整体授信；对大型平台方主要对其股东背景、平台实力进行深入全面的调查，并进行整体授信；对自行开发项目将传统银行成熟的风控经验与互联网大数据技术相结合，进行全方位、全体系的立体风险管控。大数据风控联盟：平台有没有下游处置的手段和合作方？这方面有什么经验可以同行业分享？吕剑：信融财富的项目进件机构大部分来自于合作方，进件机构也是信融财富下游处置的合作方，这些合作方全部为其推荐给信融财富的项目做兜底担保。对于自己开发的项目，信融财富会让借款人办理足额的担保抵押或质押手续，防止可能发生的市场风险。另外，信融财富也与一些律所、信托、资管公司进行合作，对可能产生的不良资产进行快速的处理。快速、安全、无终极风险、及早变现是进行下游处理的原则。大数据风控联盟：今年11月，信融对于平台产品进行了普遍调息，这体现了平台怎样的风险控制判断？吕剑：今年10月份，央行实行双降，表明国家经济下行压力增大，央行在释放流动性；“双降”在一定程度上增加了社会剩闲资金，这无疑是互联网金融吸引用户投资的最好时机。“双降”也会导致互联网金融平台收益率适度下调，但利率下行信融财富平台交易量仍然保持上升态势，平台交易额突破新高。而对于老百姓来说，下调存款利率，最直观的体验就是资金回报率变低，这可能会促使居民将资金从银行渠道转移到互联网金融等其他理财渠道，对资本市场和居民消费产生促进作用，而对于逐渐步入理性发展阶段，安全稳健且收益较高的互联网金融更是一个重大利好。随着国家监管政策的出台并逐步落实，网贷行业已逐渐回归理性。同时，受到央行“双降”导致的社会整体融资成本下降的影响，网贷企业利差空间也势必被挤压，整体降息已成为行业未来发展的必然趋势。与此同时，信融财富也依据“双降”的调整幅度对信融财富平台项目年化收益率将进行适度调整，其中期限为1至2个月的项目，其年化收益率调整为13.8%；期限为3至5个月的项目，其年化收益率调整为15%；期限为6个月及以上的项目，其年化收益率不在此次调整范围内，仍维持原年化收益率16.8%不变。一方面，“银行出逃”的存款将大量涌入P2P，形成一部分投资增量；另一方面，原有投资人也会更加理性，不会盲目追求高收益，而是将安全性作为首要标准。未来风控能力和资产端质量的高低，将成为投资人选择平台和产品的首要因素。大数据风控联盟：对于《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》文件有怎样的观点分享给大家？吕剑：1.为互联网金融验明正身：首次以官方正式通告方式明确指出了“互联网金融是一种新型金融业务模式”，明确了对互联网金融的法律界定，提升了投资者对互联网金融平台的信心。2.从国家战略层面肯定了互联网金融的积极意义：互联网金融对促进小微企业发展和扩大就业发挥了现有金融机构难以替代的积极作用，为大众创业、万众创新打开了大门。促进互联网金融健康发展，有利于构建多层次金融体系。3. 科学合理界定各业态的业务边界：明确要促进互联网金融健康发展，支持有条件的金融机构建设创新型互联网平台开展网络银行、网络证券、网络保险、网络基金销售和网络消费金融等业务。也界定各业态的业务边界和监管责任，互联网支付业务由人民银行负责监管、网络借贷业务由银监会负责监管、股权众筹融资业务由证监会负责监管、互联网基金销售业务由证监会负责监管、互联网保险业务由保监会负责监管。4. 明确了 P2P 平台信息中介的本质：P2P 平台本质上为投资方和融资方提供信息交互、撮合、资信评估等中介服务。P2P 平台主要为借贷双方的直接借贷提供信息服务，不得提供增信服务，不得非法集资。5. 短期内监管细则不可能出台：《指导意见》指出，互联网金融是新生事物和新兴业态，要制定适度宽松的监管政策，为互联网金融创新留有余地和空间。由于互联网金融这一新型业态的复杂性，提出了“依法监管、适度监管、分类监管、协同监管、创新监管”的原则，短期内监管细则不可能出台。6.肯定了行业自律的作用：《指导意见》提出，人民银行会同有关部门，组建中国互联网金融协会。协会要按业务类型，制订经营管理规则和行业标准，推动机构之间的业务交流和信息共享。协会要明确自律惩戒机制，提高行业规则和标准的约束力。实际上也肯定了长期以来广东互联网金融协会的一些开创性的工作，地方性协会的意见和建议也具有十分积极地意义。7. 相信银行对 P2P 的资金监管会尽快到来：《指导意见》明确提出，从业机构要选择符合条件的银行业金融机构作为资金存管机构，对客户资金进行管理和监督，实现客户资金与从业机构自身资金分账管理，从而规避搭建自融平台，搞资金池等危机客户资金安全事件的发生。8.互联网金融通向上市融资之路将会开放：因为国家对互联网金融态度不明确，加之如果没有细则，就没法判断公司的好与坏标准，从而导致 IPO 市场对其持怀疑态度。 《指导意见》的出台，成为国家政策指导的风向标，也成为P2P 规范化经营的基础和依据，资本市场的闸门将会打开，符合条件的优质企业将会脱颖而出，在主板、创业板等境内资本市场上市融资。9. 行业将从理财端的创新转向借款端的创新。长期以来，整个 P2P 行业的创新主要集中在理财端的创新，大部分平台比拼的是产品包装能力、营销获客能力以及渠道的搭建能力，随着《指导意见》的出台，对互联网金融业务发展及相关风险和对监管政策进行跟踪评估，平台的内涵将会产生变革，未来互联网金融企业将会在资产端，也就是借款项目的创新上将变得更为重要，优质资产的获取能力、风控能力将成为关键。大数据风控联盟：对于明年市场的展望是怎样的？吕剑：互联网金融的本质还是金融，是金融一定要有监管。但对互联网金融的监管要与传统金融监管有区别，要用互联网思维创新监管方式和方法。互联网金融不能低估金融的严肃性和复杂性，要牢记金融的本质、遵守金融规则、坚守金融底线；同时传统金融要以紧迫开放的姿态迎接互联网时代的到来，利用其优势更好地发展自己。按目前的发展趋势到2016年，中国可能出现上万家P2P平台，但如今问题平台出现坏账、跑路的现象频频出现，未来行业发展可谓是风险与机遇并存。随着以移动互联网、大数据、云计算等为代表的新一代信息技术迅猛发展，可以很大程度上助力互联网金融机构快速找到有业务价值的信息，使用基于大数据的新型风险管理体系，即分别围绕人、企业、产品建立风险评估体系，利用大数据分析技术不仅可以精准识别借款人的真实身份、防范欺诈，还能降低借款业务的风控成本和提升效率，大大助力了平台企业和互联网金融的生态、稳定发展。监管自律维护平台可持续。互联网金融的可持续发展核心在于自律与监管，预计在2016年，互联网金融系统性监管理政策将继续出台，备受业内瞩目的P2P监管细则终于成型，将于2016年开始征求意见，相信今后在P2P注册门槛、资金存管要求、信息披露、业务经营范围等都会有明确的监管原则。可以预见的是，互联网金融将迎来规范发展期，密集的政策进一步利好行业的健康发展，行业进入规范化、去泡沫化发展的过程，互联网金融驶入健康发展的快车道。从2012年互联网金融引爆，到 2014年持续发展，再到2015年政府出台相关管制政策，相信在2016年互联网金融的各个产业领域将不断地分化组合，与此同时在实质上推动了传统金融机构的改革，有效解决小微企业融资难的问题。在传统金融和互联网金融的双重推动下，中国的金融效率、交易结构，甚至整体金融架构都将发生深刻变革。在2016年，信融财富会继续保持其在金融风险评估机制和信贷管理的优势，并注重优化用户体验，在2016年互联网金融竞争的百舸争流中，为用户提供便捷、稳定、专业、易操作的的财富管理服务。
(C) 2015 今日头条
违法和不良信息举报电话：010-
公司名称：北京字节跳动科技有限公司/北京字节跳动网络技术有限公司互联网金融产品如何利用大数据做风控？
现在互联网金融行业例如微众，搞金融产品都是想用大数据来做风险控制，这个怎么玩的呢？
按时间排序
互联网金融产品太多，这里以P2P网贷为例，从风控涉及的相关环节分别来尝试讨论。销售环节：了解客户申请意愿和申请信息的真实性适用于信贷员模式，风控关键点：亲见申请人，亲见申请人证件，亲见申请人签字，亲见申请人单位。审批环节：进行基本信贷政策的核查，主要是核实申请信息、证件资料、是否伪冒申请。系统会审核剔除不符合基本信贷政策要求的客户，例如有严重不良征集记录的，内部已经有违约记录的，或者近期有较大风险被纳入关联黑名单的，不符合监管政策要求的客户。经过基本审查后，不同的申请人会依据客户信息的分类，被自动分发到不同的信贷流程中，这种不同的流程一般会根据客户的分类、申请额度的高低、是否新客户、是否存量等客户等因素进行设计 ，从而进入具体的审核环节。审核环节会采取系统审核和人工核查两个交互部分，审核不能过，有疑问的，或者通过的才能分别进入后续的环节，包括拒绝、退回补充调查、退回补充资料、通过、有条件通过等。适用于信贷工厂模式，风控关键点：1、客户填报信息的逻辑校验。客户填报信息包括其填写在申请表上的申报信息，以及提供的资质证明文件中的信息。欺诈客户由于编造了全部或部分信息，很可能在自行申报的相关信息中存在不符合常理的情况。利用互联网大数据提供的位置服务，能够将客户填写的地址信息定位为地址位置坐标，并与客户常用物流地址位置坐标进行比对，如果发现客户提供了一个距离过大的地址，则该地址信息存在虚假的可能性；针对移动端渠道，比如PAD，可以定位互联网客户的具体申请位置，与申请信息中填写的地址信息或职业信息进行对比验证；还可以收集客户填写申请过程的行为信息，如填写了多长时间、修改了几次、修改了哪些内容，这些信息项可以成为申请欺诈模型的变量或是申请欺诈策略的重要规则。2、客户填报信息与公司自有存量客户信息的逻辑校验。比如：多个申请件填报的单位电话相同，但对应的单位名称及地址不同，批量伪冒申请件的可能性就很高。3、外部信息的对比校验。恶意的申请往往会隐瞒对其不利的事实 ，如负债、公司运营存在问题、等待处理的法院执行信息等，通过爬虫抓取互联网上申请人的企业经营信息、法院执行信息可以核实申请人自身的真实资质。授信环节进入评分规则引擎的客户，会按类型走到不同的细分模块，以适应不同的细分模型，包括不同的产品、不同的行业、不同的客户群，如车贷、消费贷、抵押贷、个人经营贷等。风控关键点：不同类型的借款申请调用不同的信用评分规则引擎。根据用户授权许可自动抓取的数据：个人信息，抓取用户在互联网上留下的电商购买数据、搜索引擎数据、社交数据(微博/人人网等)、信用卡账单邮箱信息、学信网信息等多个维度的数据，得到有关个人性格、消费偏好、意愿、学历等的个人信息。商户信息：抓取商户的电商交易数据(物流、现金流、信息流数据)，电商的经营数据(如访客量、交易量、用户评价、物流信息等)。最后通过特定模型转化为个人授信评分数据与商户授信评分数据。附：大数据授信数据来源图贷后存量客户管理环节存量客户授信调整是存量客户管理中的重要一环，多种经营手段最终都会涉及授信客户的调整，不重视授信额度的管理，很有可能造成风险的快速上升，将引入端的“好客户”变成存量端的“坏客户”也是有可能的。风控关键点：1、违约情况观察，比如是否发生早期逾期，连续多期不还欠款、联系方式失效等2、信息关联排查，比如存量客户中是否有与新增的黑名单、灰名单数据匹配小微商户的存量风险管理过程中，可以从数据合作方获取商户交易流水信息，对其交易流水进行监测预警，对于突然出现的资金流入、流出，不符合经营规则的交易流水下滑情况，正常营业的大额交易等，均可以触发预警；通过大数据实时监测，一旦在外部数据监测过程中发现客户的严重负面信息、公安违法信息、法院执行信息、税务缴税信息、行业重要新闻、借款人社交关系网中的重大负面情况、借款人的网络浏览行为、资金支付结算情况等，可以及时触发预警。贷后逾期客户管理环节还款意愿差和还款能力不足是客户逾期的主要原因，这个环节主要涉及逾期客户管理与失联客户管理风控关键点：1、催收模型、策略优化。不同客户对于不同的催收手段的不同反应，可以通过大数据来挖掘规律。比如对于一个几乎无上网记录的客户，发送电子邮件进行催收，一般达不到触达效果，采取语音提醒可能效果更佳；对于一个微博控、知乎控，同样内容的催收还款提醒文字，通过微博、知乎私信发送比通过手机短信发送的效果更好。2、失联客户识别与修复失联客户信息。比如，与外部电商拥有的客户物流信息进行交叉核实，发现客户申请贷款时间提供的联系方式 与近期网购中使用的联系方式均无法匹配，则可能意味着客户更新了联系信息，这时就可以主动发起与客户的沟通及联络，避免客户失联的发生；对于失联客户，互联网积累的大量关联信息，能够为摸清客户的工作、生活、社交网络提供帮助。资金流动性管理环节流动性风险是P2P网贷平台的主要风险，跑路P2P网贷平台的一个重要原因就是发生了挤兑。大数据下的流动性管理其实是实时BI的一个应用。传统BI数据T+1，大数据是实时BI。风控关键点:整合平台所有借款端与投资端两端数据，从以下两个维度进行1、资金维度2、业务维度更多细节见之前的一个回答放款环节放款环节是防止账户接管与资金挪用的关键环节。风控关键点：指定账号资金划转与定向支付。比如，客户出于培训进修的学费借贷，在申请过程中就要求客户事先提供学校的相关账号。小结P2P大数据风控模型构建路径
基于线下多年的数据，其实是可以改造fico决策引擎的，用于国内也有一段时间了，真正的作用于分析，并用拟合的算法得出一定的参量，这套模型目前已经成功在生产环境内运作，虽然决策的变量各有不同，但设计模型的思路基本都是一致的，阿里小贷在用，芝麻评分在用，闪银在用，量化派在用，51信用卡在用，宜人贷极速借款也在用，各家都有擅长和偏重的数据爱好。阿里的aliyun引擎，51信用的tdms引擎，宜信的shadow引擎，不都工作的挺好的吗，但你要问我具体怎么设计，这至少值300万，我为什么要告诉你。怕被老大看到，匿了
拿着阿里数据做风控都是扯淡蛋，参照花呗事件
FICO类似的模型，价值200w，然而在中国都没法接地气。如果你有能力改编这个模型，加上阿里腾讯社保银行征信级别的大数据，有可能做到标准化数据化。
具体大数据风控的方法论不细说，谈谈个人对大数据风控的理解：提一个问题：数据资源是稀缺的么？答案：只看当下，则数据资源必然是稀缺的，但长远看时过剩的。为什么这么说？当前数据资源稀缺的原因：拥有成体量的有价值的数据信息的公司很少（BAT等寥寥几家）数据孤岛：各家拥有优质数据资源的公司组建了牢不可破的数据封闭体系，并不能很好的互通。数据变现的模式还不成熟，玩法刚刚建立。（金融领域风控模型对数据的应用算是比较领先的）数据整合模式不成熟，缺乏大的平台型数据公司。造成有价值的数据过于分散，接入成本高。（征信公司的出现有希望改善目前的情况）由于第3，4点，造成的部分拥有优质数据的小公司，并不能高效的利用自己的数据资源来获利，缺乏共享的动力。很多小公司即使自己不能很好的利用数据，但都意识到了数据是宝贵的资产，不会轻易给出。部分小公司也开始学习大公司，开始了整合各方数据为己用。综合以上几点，我们可以发现目前的行业现状是：几家大公司独自吃着自己锅里的，同时提防着别家来抢。有的大公司看到小公司碗里的肉不错，说要和小公司合作，但模式尚不能说很完善，有可能最后两个人都吃不到（数据的价值不能通过合作而变现，或合作成本过高）。部分数据平台开始张罗场子，要搞共享，多赢，标准化，暂时还没看到结果。那为何又说数据长远看是过剩的呢？举一例，如果依靠数据，各家公司如何判断一个人是孕妇？百度可以通过某个账号经常搜索的关键词来判断（例如生孩子疼不疼？）阿里可以通过某个账号的年龄，性别，消费信息，商品点击来判断（是否点击查看过母婴类产品，但没购买，是否购买过孕妇类产品，结婚几年？）腾讯可以通过微信里的聊天记录判断（加了哪些群？讨论哪些话题？朋友圈分享了哪些内容）小米可以通过其在手机里安装的哪些APP来判断（例如母婴类app）我们可以看出：未来时代的数据无处不在，证明一个事实可以有很多种办法，各家均各显神通，并不存在唯一的，垄断性的数据壁垒。以往的大公司的数据神话就会破灭。最终的格局：YY一下，可能是某几家大型的数据公司，分领域垄断了整个国内的数据市场。数据本身成为了标准化的商品，可以被低成本的接入，销售，使用。以芝麻信用为例，依托于阿里体系内的数据位基础，输出芝麻信用分。同时以标准化的方式接入各类数据，最终再以某种商业化的方式做输出（不只芝麻分一个维度哦），成为征信市场数据的入口和出口。
占坑，十个赞了就答~
互联网理财行业呆的时间不长，几点拙见是我目前的看法，供参考。目前的互联网金融行业，所谓的大数据风控主要针对于网络借贷（P2P），这里的P，指导意见明确提出是个体的意思，即包括个人和企业。
那么，问题就演化成，面对个体和企业的借款需求，平台如何利用大数据做风控来减少坏账率。相对于前面几位大神的观点，我可能要提出更悲观的观点，中国的大数据风控在征信系统还未全面建立起来之前，都是扯淡，在相对特定的封闭生态圈或群体，可能会存在相对稳健的大数据来做风控。
原因是多方面的：包括但不限于
1、征信系统：a，建立时间晚；b，接入渠道少；c，数据本身就不怎么完善可信
2、我国金融体系成熟程度：一个只发展极短的受严格管制的金融市场，还没有足够的数据积淀。
3、国人的基本信用观念及素质低下。
那么，现阶段，网贷平台在做大数据风控时有哪些出路呢，我觉得有以下几种：
1、根据特定的封闭领域的大数据做风控，但具有资金掌控权作底牌。比如
淘宝的电商贷：电商的应收账款一般在支付宝要停留7天左右，若电商提出融资需求，可以根据电商的各项经营数据决定贷与不贷，贷多少，一般贷款额度不超过电商3天累计应收账款。阿里的风控表面上是基于电商各项经营数据的判断，实质是拥有对回款的实际掌握权，说白点，你不还钱，7天押在支付宝里的钱你就别想拿了。这种风控模式也只能在包括阿里、京东等大型电商平台的生态圈里能够铺开了，但有复制性吗，没有。
2、特定的封闭领域的第三方做担保。比如
江苏的开鑫贷。开鑫贷拥有国开行和江苏国资的双重背景，融资对象仅限于江苏省内精选的小贷公司推荐的优质借款人（或中小企业），由小贷公司为本息安全对付做担保。平台实质是将风险全抛给了小贷公司，而小贷公司由于资本金的限制，也愿意将债权转让给开鑫贷，轻资产运行。实质是小贷公司利用几年积累的大数据来做信用输出。这种风控模式只能够有政府牵头统筹各方资源与意愿的情况下才会成功，开鑫贷的背景功不可没，有复制性吗，没有。还有类似的是陆金所的稳盈安逸系列，借靠平安全牌照金融体系的大数据，平安旗下的担保公司做担保，没有足够的实力是复制不了的。
如果把前面几种称作硬风控，即能通过相关手段保证款项损失率接近于零。其实这算不上真正的大数据风控。
真正的大数据风控，体现的是风险定价，即10个借款人，1个坏帐，则平台从9个借款人中赚取的利润必须覆盖该坏帐。但这其实是个伪命题，如下：
平台利润＝贷款利率－资金成本－运营成本－风控成本（包括坏帐及损失拨备）
平台利润想提高，就必须增大贷款利率，但相对也意味着坏账率更高，得不偿失。而且政策层面也不鼓励高利。运营成本在目前行业跑马圈地的时期，根本下不来。风控成本与贷款利率有一定正相关性，而且平台为了提高安全性也不会降低。因此目前唯一可以降的只有资金成本了，的网贷收益率下降见证了这一点。但资金是嗜血的。。所以最后就是各个变量间的博弈了，呵呵。下面就是所谓的真正的大数据风控，属于软风控，体现的是风险定价的属性，只要平台的利润能覆盖贷款损失，余额尽可能多，就可以延续。
3、特定人群的大数据风控。比如
大学生消费贷，大学生相对于中国其它阶层具有更好的信用及个人素质，较高的消费需求，因此，这部分市场竞争也较为激烈。平台会根据大学生的学校，学历，网购频率及金额，信用卡消费及还款情况，来决定其还款能力及还款意愿。同时记录其家庭住址，身份证号，手机号，父母姓名及联系方式，关系圈等信息，确保在极端情况下能通过告知父母，朋友等方式进行催收，但此种催收方式的合规性目前还有待商榷，毕竟侵犯了个人的声誉及隐私。总体来说，特定人群的大数据风控，坏账比率会相对降低，风险定价合理的话，平台会有一定的盈余，有一定可复制性，但贷后还要依靠催收来解决，而且催收行业目前还没有监管层面的认可及指导意见。类似的还有房屋装修消费贷款，购房首付消费贷款，汽车消费贷款，旅游消费贷款，甚至整容消费贷款等，都瞄准特定人群的产品，有一定经济基础，而且大多设计成分期付款，避免集中兑付的还款压力。
当然，在前面几种对于借款人的审核中，都会尽量多的要求借款人提交基本信息资料作参考，包括人行征信报告，个体基本信息，消费信息，关系圈及联系方式等，这是基础。
其它大数据风控欢迎补充。
讲了这么多，只是想给那些整天讲大数据风控牛叉，万能，能颠覆银行的人清醒下，没你想的那么简单，路还很长，别被表象迷惑了。
你兄弟姐妹、你朋友、你哥们找你借钱你会借吗？借多少？借多久？互联网能掌握比你更准确的数据吗，那大数据能对个人放款起到作用吗？融资不是玩感情，适当的有点用，说什么颠覆性的模型就是然并卵。应该是基于特定逻辑下的辅助工具而已，适当提高效率，降低坏账率是有点可能的。
10月5日，更新完毕——————————现在提大数据风控的文章，大都是讲个幌子，一点实质内容都没有。今年早些时候因为工作的原因，对这方面有点兴趣，某次跟一位老师谈到大数据风控的时候，听到一些大数据风控的实际例子，我在这里给大家分享一下。我们来看一下传统的信贷风控模式，贷前，贷中，贷后三部分中最看重的是贷前，而对贷中贷后并不是非常注重。而这样的思想在互联网金融上是绝对要不得的。互联网金融的客户什么牛鬼蛇神都有，其降低风险的主要手段其实并不是完善而大量的数据收集、统计和分析。而是风险的分摊。这也是金融行业最简单的贷款风险控制手段。如果我做十笔就可能会亏一笔，那我每九笔的利润至少要能摊平这一次的亏损。大数据的使用对于确定盈亏出清利率提供了相对合理的手段。似乎这样就已经可以了？只要事先选择合理的利率和合适客户就解决问题了？可惜事实总比你想的更奇葩。数据是靠谱的，分析却可以不靠谱，人却可以更不靠谱，这点我不多说，大家都明白。互联网的大数据在这一点上是比不上传统的信贷风控手段的。那位和我聊天的老师在这一点上说的很有意思。他说，互联网金融做的客户，多半是银行不想做不愿做的，它们只是捡了别人不要的东西，哪天银行真想要了，买来就是。诚然这里面多少有些一厢情愿，不过前半句倒是事实。从一开始，互联网金融就选择了传统信贷所难以下手的市场。谨记这点便引出了为什么我要在前面说，互联网金融绝对不能放松贷中和贷后的风控。而恰巧，大数据能帮互联网金融做到的最棒的部分，还就是贷中和贷后。关于贷中管理，这位老师讲了一个很有意思的案例。他提到有某家金融机构，使用大数据监控某个区域内企业的流水，如果某段时间流水出现了异常，那么他们就会派人去调查具体发生了什么事。这种方法在现行的传统风控手段中也是很常规的，但大数据给我们带来的便利除了降低人力成本，更主要的是可以发掘更多的判断依据。尤其在借款人有意隐瞒目前经营状况的时候，一些经营外的数据就有可能产生意义。举个简单的例子，如果借款人有打算跑路了，那除了现金流的变化，也会有些其他的变化，比如购买旅行箱，订机票，国外相关网站的浏览。而在贷后方面，大数据的介入除了给我们提供分析手段，更方便了我们对于客户需求的发掘。或许在以后，银行可以为个体提供更为贴心和前瞻性的服务，而这些也是大数据应用的重点。关于大数据的前景：大数据目前不一定是单独一家企业可以掌握的，以后也不一定。目前出现的对大数据的应用情况是，用户数据的采集和共享。在未来的一段时间内，因为法律法规不健全，必然会出现严重侵犯个人隐私的商业行为，而大数据会不会因此受阻，我个人是抱悲观态度的。大数据会有用，但首先要降低金融服务的成本。无论数据如何，最终还是需要人。而人的成本只会越来越高。以上是我对大数据应用的一点思考。可能不完全切题，欢迎讨论。
大数据没法定量实质风险，所谓的量化那是给投资人看的。大数据可以做好定性，主要是确认身份真实性，然后通过道德风险、违约成本来反向确认授信额度，从而实现控制风险。从这点来看，所谓互联网金融仍然只是披着皮的传统金融。老人都在提直融替代了，而新人还在深耕信贷呢～
说句实话，其实没办法，现阶段做不到，大数据与风险这种东西在目前金融系统下其实有着决定性的缺陷，再怎么做也是没办法的
言必称互联网，言必称大数据。想做到风控低风险，那就是钱不出账户喽╮(╯_╰)╭
说的很好，每点都可以细化出一个操作手册了。不才刚好在第三方做风控，梁川先生（万一是女士不要怪我）写的这些都是目前正在应用或者正在开发，遇到最大的问题是数据准确性、真实性，支付市场的混乱造成数据的混乱（吐槽下，哪个第三方敢保证无套码、无二清、备付金账户管理没灰色地带？请告诉我）
由于互联网金融涉及货币发行（比特币）、第三方支付、投资理财（网络银行、保险、基金、证券、财富管理）、信贷（P2P、众筹、网络微贷）、征信等等，各个领域的风控策略并不尽相同，不能一概而论，下面讨论只能涵盖了常见的风控策略。 个人认为“大数据”除了强调数据的海量外，更重要的在于用于风控的历史数据的广度和深度，其中：数据的广度：指用于风控的数据源多样化，任何互联网金融企业并不能指望依据单一的海量数据就解决风控问题，正如在传统金融风控中强调的“交叉验证”的原则一样，应当通过多样化的数据来交叉验证风险模型。以下的风控策略也如此，可能对同一风险事件采用了多种策略。 数据的深度：指用于风控的数据应当基于某个垂直领域真实业务场景及过程完整记录，从而保证数据能够还原真实的业务过程逻辑。 一个关于数据深度典型的反例：第三方支付貌似有丰富的真实交易记录，但由于大部分场景下无法获取交易商品的详细信息及用户身份，在用于风控时候价值大打折扣。回到题主的话题：互联网金融产品如何利用大数据做风控。大致有如下一些常见方法： 1、基于某类特定目标人群、特定行业、商圈等做风控 由于针对特定人员、行业、商圈等垂直目标做深耕，较为容易建立对应的风险点及风控策略。 例如： 针对大学生的消费贷，主要针对大学生人群的特征 针对农业机具行业的融资担保。 针对批发市场商圈的信贷。 2、基于自有平台身份数据、历史交易数据、支付数据、信用数据、行为数据、黑名单/白名单等数据做风控 身份数据：实名认证信息（姓名、身份证号、手机号、银行卡、单位、职位）、行业、家庭住址、单位地址、关系圈等等。交易数据/支付数据：例如B2C/B2B/C2C电商平台的交易数据，P2P平台的借款、投资的交易数据等。 信用数据：例如P2P平台借款、还款等行为累积形成的信用数据，电商平台根据交易行为形成的信用数据及信用分（京东白条、支付宝花呗），SNS平台的信用数据。 行为数据：例如电商的购买行为、互动行为、实名认证行为（例如类似新浪微博单位认证及好友认证）、修改资料（例如修改家庭及单位住址，通过更换频率来确认职业稳定性）。 黑名单/白名单：信用卡黑名单、账户白名单等。 3、基于第三方平台服务及数据做风控 互联网征信平台（非人行征信）、行业联盟共享数据（例如小贷联盟、P2P联盟） FICO服务 Retail Decisions(ReD)、Maxmind服务 IP地址库、代理服务器、盗卡/伪卡数据库、恶意网址库等 舆情监控及趋势、口碑服务。诸如宏观政策、行业趋势及个体案例的分析等等4、基于传统行业数据做风控 人行征信、工商、税务、房管、法院、公安、金融机构、车管所、电信、公共事业（水电煤）等传统行业数据。 5、线下实地尽职调查数据 包括自建风控团队做线下尽职调查模式以及与小贷公司、典当、第三方信用管理公司等传统线下企业合作做风控的模式。 虽然貌似与大数据无关，但线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。
互联网金融的本质其实还是金融，风险控制是金融的命脉。我觉得互联网金融平台对融资企业的风险控制呈现多样化，可以举几个例子：1、通过更多的大数据，降低风险。比如京东和阿里，他们掌握网贷公司的所有在线销售数据和线上的商店的生杀大权。企业的违约成本会很高，又有大数据做支撑所以这两家的风控会比较好。2、通过更多独家数据来降低风险。江苏有家P2B网贷平台叫开鑫贷（和当地的小贷公司合作），主要是信息撮合，由于开鑫贷是国有背景，之前小贷公司的财务系统就是他们开发的。这样一个优势再加上有国开行的背景，现在很受欢迎。3、通过大数据的挖掘和分析降低风险。比如人人贷，有利网。这两家也是积极倡议央行开放个人的征信系统的两家公司。主要是挖掘独立第三方信息，降低违约风险。
由于互联网金融是普惠金融，如果平台不掌握贷款人全面的数据来做决策使得坏账风险一定会上升。互联网金融企业还是根据自己的优势来选好方向把控风险,我觉得这是很有必要的。目前出现了如神州融一类做大数据风控的平台，神州融做大数据风控的模式就是通过大数据整合，全面挖掘出相关信息，作风控。大数据风控无非就是数据全面挖掘，来进行可靠决策，以此降低风险。