揭秘互联网金融做大数据风控的九大维度（精选5篇）

第一篇：揭秘互联网金融做大数据风控的九大维度

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揭秘互联网金融做大数据风控的九大维度

大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。

金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。

传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等

互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中，首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充，一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况，借助数据模型来揭示某些行为特征和信用风险之间的关系。财富管家--榕巨互金www.xiexiebang.com（WX：Rongjuhj）

互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种；

一、验证借款人身份

验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号，借助银联数据来验证银行卡号和姓名，利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。

如果借款人是欺诈用户，这五个信息都可以买到。这个时候就需要进行人脸识别了，人脸识别等原理是调用国政通／公安局 API接口，将申请人实时拍摄的照片／视频同客户预留在公安的身份证进行识别，通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人。

其他的验证客户的方式包括让客户出示其他银行的信用卡及刷卡记录，或者验证客户的学历证书和身份认证。

二、分析提交的信息来识别欺诈

大部分的贷款申请都从线下移到了线上，特别是在互联网金融领域，消费贷和学生贷都是以线上申请为主的。

线上申请时，申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址，居住地址，工作单位，单位电话，单位名称等。如果是欺诈用户，其填写的信息往往会出现一些规律，企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市，不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。还有一些填写假的小区、地址和单位名称以及电话等。

如果企业发现一些重复的信息和电话号码，申请人欺诈的可能性就会很高。财富管家--榕巨互金www.xiexiebang.com（WX：Rongjuhj）

三、分析客户线上申请行为来识别欺诈

欺诈用户往往事先准备好用户基本信息，在申请过程中，快速进行填写，批量作业，在多家网站进行申请，通过提高申请量来获得更多的贷款。

企业可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为，计算客户阅读条款的时间，填写信息的时间，申请贷款的时间等，如果这些申请时间大大小于正常客户申请时间，例如填写地址信息小于2秒，阅读条款少于3秒钟，申请贷款低于20秒等。用户申请的时间也很关键，一般晚上11点以后申请贷款的申请人，欺诈比例和违约比例较高。

这些异常申请行为可能揭示申请人具有欺诈倾向，企业可以结合其他的信息来判断客户是否为欺诈用户。

四、利用黑名单和灰名单识别风险

互联网金融公司面临的主要风险为恶意欺诈，70%左右的信贷损失来源于申请人的恶意欺诈。客户逾期或者违约贷款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通过催收公司进行催收，M2逾期的回收率在20％左右。

市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作，其主要的商业模式是反欺诈识别，灰名单识别，以及客户征信评分。反欺诈识别中，重要的一个参考就是黑名单，市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单，大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单，真正有价值的黑名单在两百万左右。

黑名单来源于民间借贷、线上P2P、信用卡公司、小额借贷等公司的历史违约用户，其中很大一部分不再有借贷行为，参考价值有限。另外一个主要来源是催收公司，催收的成功率一般小于于30%（M3以上的），会产生很多黑名单。

灰名单是逾期但是还没有达到违约的客户（逾期少于3个月的客户），灰名单也还意味财富管家--榕巨互金www.xiexiebang.com（WX：Rongjuhj）

着多头借贷，申请人在多个贷款平台进行借贷。总借款数目远远超过其还款能力。

黑名单和灰名单是很好的风控方式，但是各个征信公司所拥有的名单仅仅是市场总量的一部分，很多互联网金融公司不得不接入多个风控公司，来获得更多的黑名单来提高查得率。央行和上海经信委正在联合多家互联网金融公司建立统一的黑名单平台，但是很多互联网金融公司都不太愿意贡献自家的黑名单，这些黑名单是用真金白银换来的教训。另外如果让外界知道了自家平台黑名单的数量，会影响其公司声誉，降低公司估值，并令投资者质疑其平台的风控水平。

五、利用移动设备数据识别欺诈

行为数据中一个比较特殊的就是移动设备数据反欺诈，公司可以利用移动设备的位置信息来验证客户提交的工作地和生活地是否真实，另外来可以根据设备安装的应用活跃来识别多头借贷风险。

欺诈用户一般会使用模拟器进行贷款申请，移动大数据可以识别出贷款人是否使用模拟器。欺诈用户也有一些典型特征，例如很多设备聚集在一个区域，一起申请贷款。欺诈设备不安装生活和工具用App，仅仅安装和贷款有关的App，可能还安装了一些密码破译软件或者其他的恶意软件。

欺诈用户还有可能不停更换SIM卡和手机，利用SIM卡和手机绑定时间和频次可以识别出部分欺诈用户。另外欺诈用户也会购买一些已经淘汰的手机，其机器上面的操作系统已经过时很久，所安装的App版本都很旧。这些特征可以识别出一些欺诈用户。

六、利用消费记录来进行评分

大会数据风控除了可以识别出坏人，还可以评估贷款人的还款能力。过去传统金融依据借款人的收入来判断其还款能力，但是有些客户拥有工资以外的收入，例如投资收入、顾问咨询收入等。另外一些客户可能从父母、伴侣、朋友那里获得其他的财政支持，拥有较高的支付能力。财富管家--榕巨互金www.xiexiebang.com（WX：Rongjuhj）

按照传统金融的做法，在家不工作照顾家庭的主妇可能还款能力较弱。无法给其提供贷款，但是其丈夫收入很高，家庭日常支出由其太太做主。这种情况，就需要消费数据来证明其还款能力了。

常用的消费记录由银行卡消费、电商购物、公共事业费记录、大宗商品消费等。还可以参考航空记录、手机话费、特殊会员消费等方式。例如头等舱乘坐次数，物业费高低、高尔夫球俱乐部消费，游艇俱乐部会员费用，奢侈品会员，豪车4S店消费记录等消费数据可以作为其信用评分重要参考。

互联网金融的主要客户是屌丝，其电商消费记录、旅游消费记录、以及加油消费记录都可以作为评估其信用的依据。有的互联金融公司专门从事个人电商消费数据分析，只要客户授权其登陆电商网站，其可以借助于工具将客户历史消费数据全部抓取并进行汇总和评分。

七、参考社会关系来评估信用情况

物以类聚，人与群分。一般情况下，信用好的人，他的朋友信用也很好。信用不好的人，他的朋友的信用分也很低，参考借款人常联系的朋友信用评分可以评价借款人的信用情况，一般会采用经常打电话的朋友作为样本，评估经常联系的几个人（不超过6六个人）的信用评分，去掉一个最高分，去掉一个最低分，取其中的平均值来判断借款人的信用。这种方式挑战很大，只是依靠手机号码来判断个人信用可信度不高。一般仅仅用于反欺诈识别，利用其经常通话的手机号在黑名单库里面进行匹配，如果命中，则此申请人的风险较高，需要进一步进行调查。

八、参考借款人社会属性和行为来评估信用

参考过去互联网金融风控的经验发现，拥有伴侣和子女的借款人，其贷款违约率较低；年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高，其中50岁左右的贷款人违约率最高，30岁左右的人违约率最低。贷款用于家庭消费和教育的贷款人，其贷款违约率低；声明月收入超过3财富管家--榕巨互金www.xiexiebang.com（WX：Rongjuhj）

万的人比声明月收入低于1万5千的人贷款违约率高；贷款次数多的人，其贷款违约率低于第一次贷款的人。

经常不交公共事业费和物业费的人，其贷款违约率较高。经常换工作，收入不稳定的人贷款违约率较高。经常参加社会公益活动的人，成为各种组织会员的人，其贷款违约率低。经常更换手机号码的人贷款违约率比一直使用一个电话号码的人高很多。

午夜经常上网，很晚发微博，生活不规律，经常在各个城市跑的申请人，其带贷款违约率比其他人高30%。刻意隐瞒自己过去经历和联系方式，填写简单信息的人，比信息填写丰富的人违约概率高20%。借款时间长的人比借款时间短短人，逾期和违约概率高20%左右。拥有汽车的贷款人比没有汽车的贷款人，贷款违约率低10%左右。

九、利用司法信息评估风险

涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人，其信用情况不是太好，特别是涉赌和涉毒人员，这些人是高风险人群，一旦获得贷款，其贷款用途不可控，贷款有可能不会得到偿还。

寻找这些涉毒涉赌的嫌疑人，可以利用当地的公安数据，但是难度较大。也可以采用移动设备的位置信息来进行一定程度的识别。如果设备经常在半夜出现在赌博场所或赌博区域例如澳门，其申请人涉赌的风险就较高。另外中国有些特定的地区，当地的有一部分人群从事涉赌或涉赌行业，一旦申请人填写的居住地址或者移动设备位置信息涉及这些区域，也要引起重视。涉赌和涉毒的人员工作一般也不太稳定或者没有固定工作收入，如果申请人经常换工作或者经常在某一个阶段没有收入，这种情况需要引起重视。涉赌和涉毒的人活动规律比较特殊，经常半夜在外面活动，另外也经常住本地宾馆，这些信息都可以参考移动大数据进行识别。

总之，互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据，在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点，能够更加全面识别出欺诈客户，评价客户的风险水平。互联网金融企业通过分析申请人的社会行为数据来控制信用风险，将资金借给合格贷款人，保证资金的安全。

第二篇：浅议互联网金融风控

浅议互联网金融风险控制

民贷网张艳

由于风险存在损失的不定性，所以企业才出现了风险管理和风险控制。

第一了解两个概念：风险管理和风险控制。

风险管理：是指如何在项目或者企业在一定的风险的环境里，把风险减至最低的管理过程。

它的基本程序包括风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评价等环节。

风险控制：是指风险管理者采取各种措施和方法,消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或者减少风险事件发生时造成的损失。所以其实风险控制是风险管理中的一个环节。

下面是对风险管控常见问题的解答。

一、目前最常用的风控模型是哪些？

风控模型：常用于担保公司，测算最高能够承受的风险，并且根据市场与资本，建立最有效的风控模型进行风险手段。

风控模型是在良好的建立风控体系、风控评定方式、评分机制等基础上，进行有效的数据分析及评分体系，就是建立常用的风控模型方式；

首先，金融公司设计的任何形态的风控模型，都要符合自身企业的业务发展及市场需求，它的数值变化规则，还是要基于大数据和企业最基本能承受风险客户的能力，测算一个范围化的模型，也就是风控一个度的把握了；如果企业自身测算最高风险承受能力较强那么在建立模型过程中，评分卡的数值范围能做相应调整，但是宽松到什么尺度，就是各个企业风控人员，对自身企业的专业理解能力，和逻辑思维推断能力来决定的了。

模型范围中的数值及信息来源，是包括但不限于目标客户群体，或目标项目的风险预测能力，所能最高承受什么样的风险发生？在风险发生进行时，如何及时做到止损状态，并能同时做到调整风控策略、多种备用防范预案设置，预警分类等，一旦止损失败损失状态，公司的能承受的损失底线是什么；

什么样的风险出现下，公司不能承受？最终还没止损，就会走到了崩塌的尴尬境界，最常见的说法就是跑路。

风控模型如果真要界定一个衡量标准或者说最常用的，那么就是评分卡、风控模型架构制定、风控操作模型等，其实我觉得目前市场，也没有一个明确的衡量标准。

个人认为还是适合自己企业的风控模型。因为每个企业的趋向的产品设计、行业分析的偏好都不同，如果真的说想要建立风控模型标准，那么只有在各个公司自有特点情况下，去变化控制数值，也就是建立属于自己的评分卡或者评分机制，但是也要通过一定的市场累计数据值，来设置企业特色的评分类风控系数。

不过我认为不管何种风控模型下，都要注意在降低风险的同时，测算收益率、承受能力（抗压能力）和成本分摊能力之间的平衡，降低或者分摊，甚至消化损失发生概率，风控人员也要反复推测到某一个产品，当风险发生时，是否有足够的预案，将损失降低到最低限度。

二 目前最大的几家平台有什么异同？

首先我不会去评测任何一家公司的风控异同，因为产品不同（差异化产品结构），导向认定的客户群体不同（目标客户群体）等。因为每家风控专业人员，对于产品偏好行业不同，每个公司的风控都有自己特色的风控存在形式、行业优势，每个公司风控都会对某个或某些行业了解很透彻，或者对特定项目有独特的掌控能力，或有一定从业的行业经验，例如很多同行业风控来自：法律、银行、资本市场、保险、融租、房地产、贸易链、实体经营产业、甚至三农等等，所以他们对于某一个风控点，都有很好的把握度，这就是行业分析和企业偏好问题了，这也直接影响到每个公司的产品差异。

因为每个平台的产品都是不同的，对风控的要求肯定也是不同的。那么就可能有共通点，差异根据产品不同，肯定是有差异的。

通过市场分析后不难发现，基础借贷产品还是市场主流，还有一些类似资本类产品或衍生产品，目前很多平台还是具有传统业务特点的，每个公司都是有自己的衡量‘风控点’的尺度，传统金融行业、民间金融或者互联网金融，本身因为其独特的形式活跃，只是民间金融和互联网金融，把一些基础类型的金融产品，更灵活性、服务性、衍生性发挥，并且推陈出新的进行传统金融产品改革，思路和结构变化，很多基础型产品还是来源于传统金融机构。

因为不确定群友指的是那几个平台，但是现在大的平台，主打产品，大体归类就是信用类、抵押类、资本类，不排除还有一些衍生产品和经营范围允许的产品，异同也就是各平台产品‘风控点’的侧重点不同，企业本身的经营范围不同，所以风控方向也不同，这就不展开分析了，大家可以去关注比较下相同点和闪光点，很多还是值得学习的。

三、纯互联网背景出身的互联网金融公司，应从哪几个方面去把关风控？

其实互联网金融公司和是不是纯互联网背景没有直接关系。关键是从事了互联网金融你怎么去经营。

首先，你的风控体系的建立是打算以哪种形态存在？线上审核、线下审核还是线上线下结合模式？首先我个人不太建议纯线上风控审核，基本目前市场还是要以线上评分机制与线下风控结合为主，如果纯线上风控审核，对于风控而言难度还是相当大的，那么真实性、道德风险、合规性等都需要防范的，一旦投资者的资金出现问题，止损难度和费用都会相应增加，纯服务平台，是否承垫付投资人损失，那么对平台会有相当大的预期风险，如果不承诺垫付，那么市场投资者的粘合度、信任度等问题就需要解决，对于互联网金融平台发展势必会受阻，需要承受的是长期的市场适应能力，当然也不排除有些：非结构化产品特殊可行性模式；

但是不得不说，互联网金融也是一种传统模式的颠覆，传统的金融模式：投资者、服务平台（P2P）、融资者，对于一端的投资来分析，互联网金融公司，是一个快捷有效的一个投资方式，操作的安全性、可控性、稳定性比较重要了；对于另一端借款分析，是否会有信用风险和道德风险出现，对于一个金融企业来说就至关重要，还是一个‘风控点’的问题。

首先贵公司考虑进入市场方向、目标客户群体，打算以金融产品为市场导向，再去考虑风控掌握方向，先要把战略目标确定了，才能去确定有效的风控体系建立、市场推广方向等，现在就有很多家互联网背景的公司，他们的风控方向，目标人群是明确的，当然他们的互联网背景，也为他们带来了很多的优势，就是多年的用户和商户的数据累计，可以明确的进行数据分析、轨迹消费习惯测算，O2O供应链环节把控、产业链上下游控制等等的防范措施，这就是他们的风控把握明确方向。

四、小微与个贷的模型构建原理

小微和个贷：小微企业信贷业务和个人信贷业务，就是企业借款和个人借款；

不管那类业务基于的模型原理：风控体系完善和大数据分析，这就是风控的真谛，其实上面的问题里都有在阐述这两个方面的内容；

五、贷款客户的风险如何分析掌控才是松紧适中的?

这个问题很好，因为这是很多人头痛的事关于松紧就是企业所能承受的风险损失最高和最低限度了，但是专业风控人员，其实是一个很难课题。过紧就会没有业务来源，销售业务流失，虽然看起来坏账很低，当然放款量低当然坏账率低，但是资金使用率低也未必是好的现象；过松，销售业务大量形成，开拓市场很顺利，但是后期就有很头痛的事情发生，回款损失风险。

那么能承受多少风险和损失？那么度就在哪里，我认为是要每个企业自身测算的，而且不是一成不变的，每个时期都应该进行数据分析，来及时调整战略方向、目标客户群体等，根据目标客户群体来做行业市场调查，自身累计业务测算和分析，就是数据分析，测算这类客户群体损失率、逾期率等，已经发生的损失，否能超过当初所设计的产品各项数值限定，一个合格的产品风控人员必须是会对市场、产品、周期、数值进行有效的分析，上限和下限都要分析和掌握，具体还是每个公司的战略方向确定的，前期如果没有行业类似经验和经历的，还是前期适当谨慎。

六、抵押、担保，土地是否可以作为担保?

抵押也好、担保也罢，都是一种风险防范的措施，行业为了作为一个还款来源的保障，而设置了各种的抵押、担保的形式，来防范作为借款方的一个还款承诺，土地只是其中的一个形式。

从合规角度来说，不管任何形式的保证，还是用来保证还款的，抵押或保证最终还行希望能从合规角度，成为出资方的还款一种形式的，都可以作为担保的，土地-因为各个地区的不同，所以是否能作为担保也要应地制宜的，一般情况下土地所有权为国家所有，任何企业只有土地使用权，相应也只有土地使用权证，那么没有产权的情况下，除非有合理合法的手续，例如房管局（房产交易中心）接受合法抵押手续的，某种角度也可以考虑作为担保方式之一；

其实保证的方式各有不同：抵质押、信用等等，形式也各有不同：房屋、车辆、实物质押、股权、担保人、担保企业、担保机构等等，当然这些形式必须有合规手续，能证明有担保作用的情况下，办理了各种合法手续的前提下才能认定作为担保，而非某些民间机构的，收了个产权证就算是质押了，没有任何合规手续，也就失去了变现能力，那么也就没有任何保障了。

总而言之，处置任何担保或抵押不是风控或借款人最终目的，处置成本大、周期长等都是企业不愿意尝试的，还是按正常合同履行完毕的还款方式，才是风控的最终目的，企业融资成功，服务机构产生服务费，投资人取得合法收益，所以风控审核各个环节才是根本，上述只是防范措施之一而已。

七、有效风控模型建立的必要条件是哪些？目前风控市场现状如何？是担保、小贷公司自己做风控，还是委托给第三方？

风控模型之前已经阐述过了，这里就不做重复了。关于风控市场现状，因为每个金融公司核心的就是风控部门，所以它一般为隐形部门，人员也是隐形人员

所以现状是很多大的公司的风控人员，其实还是有行业经验、法律经验或者其他行业精英，也不能一概说风控人员就怎么乱，在互联网金融和民间金融机构还是藏龙卧虎的。

至于风控是否启用担保、小贷公司自己做风控，还是委托给第三方，这个还是要看贵公司的企业战略方向的。如果担保公司有足够的担保能力，这就是你要对它的考察，委托给第三方同样要考察它是否具备风控能力，还有就是合作方式的

第三篇：互联网金融风控措施

互联网金融的风控措施

互联网金融，是利用互联网技术和移动通信技术等一系列现代信息科技技术实现资金融通的一种新兴金融模式。在此种模式下，市场信息不对称程度非常低，资金供需双方能够通过网络直接对接，交易成本大大减少。目前互联网金融的模式主要有六大类，分别为第三方支付、P2P网贷、大数据金融、众筹、信息化金融机构、互联网金融门户。

每种模式下均需要相应的风控措施，本文主要分析P2P网贷的风险控制。P2P网贷的主要风控措施主要有以下五点：

一、贷前管理

（一）对借款人资质的多级审查（1）贷前实地验证

平台团队或者合作机构对借款人进行实地验证，通过采集图片、文本等多种形式的数据信息，实地验证借款人的结婚证、房产证、个体工商营业营业执照等相关证件资料，并对其银行账户信用情况、家庭经济状况以及还款能力等进行全方位了解。

比如：翼龙贷；有利网（2）贷前线上审核

一些P2P网贷平台在实地验证后，还在线上进行多级审核。（a）网站资料认证：身份认证、手机认证、视频等认证审核。（b）当地运营中心认证：通过贷前实地调查所获得的各种信息资料，对借款用户进行综合评估审核。（c）平台风控审核：评定信用等级和借款额度或者进行FICO评分（评分模型，用于评价一个借款人的风险程度）。

比如：翼龙贷

通过前期调查每一个借款人的各项信息和征信情况（如资金用途，财务信用、经营状况等）来评估其还款能力和还款意愿。

比如：利魔方实行贷前审核，对借款方财务情况进行多渠道调查（不涉及个人隐私）。

（二）对融资项目的审查

对融资项目审查的手段包括以下三种：

（1）确保借款人借款项目的真实性或者确保融资项目的真实性。除了线上审核外，对于平台发掘的项目，风控部、业务部人员进场尽职调查，制作项目尽职调查报告。有的平台甚至将该项目提交评审委员会（或者风控）做项目风险评审。经过评审会通过的项目，才发放贷款。或者经过评审会通过的项目，才能发布借款标。

（2）对单个项目进行审查，其不超过担保公司净资产10%，不投向国家不支持、限制性或禁止性的行业。

（3）有些P2P平台以短期借款为主，一般不超过12个月，最长不超过24个月。

比如：积木盒子；易通贷；投米网；红岭创投；投哪网；鑫合汇；合力贷

二、资金的第三方托管

根据《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》第十四条的规定，从业机构应当选择符合条件的银行业金融机构作为资金存管机构。目前，一些P2P网贷平台主动选择第三方托管方式，来使平台与投资者的资金池相隔离。

比如：

（一）与非银行支付机构合作的有：

（1）利魔方与易宝支付（YeePay.com）合作；

（2）易贷网与中金支付合作，将与中国农业银行合作；（3）信融财富与财付通合作。

（二）与银行合作的有：

（1）积木盒子与民生银行合作；（2）红岭创投与平安银行合作；（3）人人贷与民生银行合作；（4）有利网与招商银行合作。

三、贷后管理

（一）专人负责监督

专人负责监督，对潜在风险及时做出反应。一旦出现风险问题，会立即启动风险应急处理机制，同时启动风险准备金对投资人进行赔付。

比如：易通贷

（二）组建催收团队

组专业催收团队，从贷款发放之日起就进入贷后管理的实质操作。如果用户逾期未归还借款，贷后管理部门将第一时间通过短信、电话等方式提醒用户进行还款。如果用户在5天内还未归还当期借款，平台将会联系该用户的紧急联系人、直系亲属、单位等督促用户尽快还款。如果用户仍未还款，交由专业的高级催收团队与第三方专业机构合作进行包括上门等一系列的催收工作，直至采取法律手段。

比如：人人贷；投米网；红岭创投；利魔方；投哪网

四、风险保障措施

（一）组织保障

平台为确保合作机构提供给投资者的项目低风险，高收益，将从组织架构上系统的、科学的为投资者进行项目刷选和风险保障，特设立独立的董事会、风险委员会、大资管委员会、法律合规部、资产保全部等各种金融专业部门，为项目风险整体把控，并在需要时代表投资者进行权益维护与法律保障。比如：鑫合汇

（二）借款人提供担保

由借款人提供担保，包括但不限于保证担保、抵押、质押等。大额项目借款人通过股权质押、房产抵押等形式提供保障措施。一些P2P平台对大额借款合同进行强制执行公证，抵押登记手续办理。易贷网平台采用纯抵押全覆盖模式，无抵押不贷款，足额抵押。

比如：红岭创投；易通贷；易贷网；合力贷

（三）引入合作机构担保

如借款人出现还款逾期，则由合作机构(包括但不限于担保公司、合作商户)进行全额赔付，如合作机构无力偿还则启用风险准备金或者由合作机构即时接管本借款债权，先行代偿该笔借款的投资本息，同时合作机构启动追偿机制，如借款方确无力偿还，则按照相关质押担保协议开始处置抵押物变现事宜。

比如：利魔方；有利网；陆金所；信融财富；合力贷

（四）风险准备金

风险准备金是指P2P网贷平台通过建立一个资金账户（一般对该账户进行托管），对每笔借款提取一定比例资金放入此资金账户或者由公司从自身的服务费收入中提取一定金额存入此专用账户或者按照每日的成交金额计提风险准备金，当借款出现逾期或违约时，平台会用该账户资金偿付投资人。该种风控方式简单可行的，许多P2P网贷平台基本上都采用了这个方式，这对于那些专业风控能力较低的P2P网贷平台的发展是非常有利的，且可以帮助平台吸引更多投资者的加入，也能在一定程度上解决安全顾虑。

比如：

（1）利魔方的风险保障金提取自于鸿蕴控股集团（利魔方的控制方）、借款方缴纳服务费中的风险保障金的部分。

（2）投米网，由公司从自身的服务费收入中提取一定金额存入还款风险金账户，并定期进行调整。（3）人人贷：平台每笔借款成交时，提取一定比例的金额放入”风险备用金账户“。

（4）微商贷：平台将注资1500万元作为风险准备金的起始资金，同时在平台每笔借款成交时，提取借款本金3‰的金额放入“风险准备金账户”。

（5）易贷网；信融财富。

（五）借款逾期平台自动收购债权

在借款或者项目逾期或违约时，由平台先行收购该债权。比如：

（1）翼龙贷，散标逾期自动收购债权，翼存宝百元起投、无逾期、每日付息、到期还本无财富管理费。

（2）积木盒子的穹顶计划，积木盒子平台为广大投资人推出的更加合理的贷后保障制度，积木将和多家有资金实力的第三方机构及积木盒子的融资人合作设立逾期债权收购储备资金，这笔资金将被用来收购未来所有参与穹顶计划的发生逾期或违约的项目资产，以保障广大投资人的权益。

（六）借款逾期，平台全额垫付本金

在借款逾期时，由平台对投资者的本金先行垫付。

比如：红岭创投：VIP会员在平台所有投资均享受本金先行垫付保障。

五、具体认证安全措施

（一）信息系统安全

三层防火墙隔离系统的访问层、应用层和数据层集群；有效的入侵防范及容灾备份，确保交易数据安全无虞。针对敏感数据，采用中字头政府官网所用加密方法进行数据加密；通过IDS入侵检测设备及WEB防篡改设备，自行扫描发现后及时修补、更新，当遭遇攻击时系统将自动报警，启动快速反应机制，系统运维团队全天候观察系统动向。比如：利魔方；有利网；红岭创投

（二）隐私安全

平台上所有的隐私信息都经过MD5加密处理，防止任何人包括公司员工获取用户信息。在任何情况下都绝不会出售、出租或以任何其他形式泄漏用户信息。

比如：利魔方；有利网；红岭创投

第四篇：如何看待互联网金融及其风控手段[模版]

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www.xiexiebang.com 如何看待互联网金融及其风控手段

互联网金融的出现是一个水到渠成、不可阻挡的趋势，它是互联网企业依靠其所培养的互联网商务网络、对其客户所提供的一种自然的附加服务。这些附加服务有助于改良客户体验、提高服务效率、加强消费者福利，对中国经济的成长和转型、以及提升中国金融业的服务品质都意义重大。

应如何看待互联网金融

纵观中国互联网金融行业的发展历程，2013~2016年是互联网金融高速发展的四年。如果用四季来比喻互联网金融这四年间发展，2013年就是互联网金融的春天，属于互联网金融的元年。标志性事件诸如：2013年6月份余额宝的上线、8月份微信支付功能的上线以及11月份众安在线保险的开业。这一年，人们都感受到了互联网金融带来的各种各样的好处.但此时，整个行业的发展都处于野蛮生长状态，所暗藏的风险也被快速发展而掩盖，进而受到忽视。2014年是互联网金融的发展年，整个行业的主要特征就是快速发展，尤其是以P2P为代表的互联网新型业态，在快速发展的同时又成为热点。而2015年是互联网金融的监管元年，此时风险逐渐积累暴露，防范意识也在增强，企业在行业中的发展特征就是既要创新发展，又要健康发展。其中，重要标志性的事件诸如：2015年7月18号央行牵头十部委发布的《促进互联网金融健康发展的指导意见》；2015年10月份，中共十八届五中全会提出要对互联网金融业态进行规范；2015年12月份，e租宝事件的持续发酵，舆论与影响面都非常大，以至于人们现在谈到此次事件时仍然对整个业态抱有某种担心甚至到达恐怖的程度。2016年就是互联网金融的整治元年，也可称之为规范元年，主要是在进行业态的规范发展、专项整治。e租宝、中晋、泛亚等标志性事件都是集中在某个时点集中发酵，给社会带来了很多担心，因此，2016年“两会”期间，互联网金融也成为了一个讨论热点，央行副行长陈雨露表示，2016年将开展互联网金融的专项整治。

现如今，我们看待互联网金融应该以一个事物开展的规则、常态来看待，不能觉得互联网金融是洪水猛兽。互联网金融毕竟是一个新鲜事物、业态，亦如其他正常新事物、新业态的道路、脉络、途径的开展，即便出现了一些问题也不必少见多怪，关键在于要规范发展。以美国的风投所遵从的发展路径为例，第一代产品通常报价高昂，多为定制需要，进而媒体宣扬，然后问题开始慢慢显现，负面影响也一起出现，所以开始规范与探底，探底后第二代产品出现，二代商品不仅在报价上表现了理性的回归，同时还伴随着许多配套服务的出现。继而在方法与实践上获得前进后所推出的第三代产品，如此对于消费者、客户来说就兼具了

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互联网金融业态发展现状分析

第一，P2P方面，截至2015年12月，P2P正常运营2595家，相比2014年底增长1020家，2015年全年网贷成交量9823.04亿元，相比2014年全年增长288.57%，贷款余额4394.61亿，增长幅度为324%。2016年，部分平台风险开始集中爆发，导致整个行业形象受损，对多方面都产生了影响。一是对平台数量的影响，与2015年相比，新增平台数大为减少，尤其在2月份只有27家；累计平台总数字虽有上升，但累计平台增长的速度处于下降状态；新增问题平台数量也在增加；累计问题平台也在增加。从以上数据反映出，在整个业态里，新增问题平台已经超过了新增的平台数，这必须引起重视，如果这样的状态得不到遏制、改善，对P2P整个行业的发展是不利的。消化存量主要是从增量来入手，如果增量覆盖不了存量，那么这个业态就肯定有问题，要想解决这个问题，路径有很多，不一定非要新增，也可以考虑类似兼并、重组拓展的多种方式。二是成交量也受到影响，2016年1~2月份，尤其是2月份的成交量与2015年相比速度已经下降。以往月份成交量基本上处于超过1300亿的状态，而2月份仅维持在超过1100亿状态。三是平均利率的总体水平呈下降态势，这对老百姓来说是好事，中央银行也在下调利率，而整个社会的流动性、行业的竞争也是把利率拉低了。四是平均期限在变短，普遍期限不足七个月的时间。五是累计的待还额方面，截至到2016年2月份已超过5000亿。六是2016年资金的净流入和以往相比，数量也在下降，月平均为300亿左右，1月份288亿元，2月份323亿元，而2015年10、11月份都处于340~500亿元的区间。

第二，众筹方面，规模上总体来说偏小，但潜力巨大。据数据显示，截至2015年12月31日，全国共有正常运营平台283家，比2014年增长99.3%，增长速度相当快，是2013年的近十倍。2014年的累计额只有超过30亿人民币的规模，但是2015年全年，中国众筹行业共成功筹资114.24元亿元，截至2015年的总累计额才140亿元，发展相当之快。

第三，互联网支付方面，从总体上看，行业处于监管落地，稳步发展状态，行业细则为中央银行在落实、监管。据人民银行统计数据，2015年第三季度，中国的银行机构网上支付业务为82.12亿笔，金额为432.81万亿元，同比分别增长15.95%和18.39%；非银行支付机构处理网络支付业务是213.08亿笔，基本上比银行网络支付多很多，金额为12.80万亿

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第四，互联网保险方面，规模和占比日益扩大，发展也非常之快。据保险业协会数据，2015年，互联网保险保费收入为2223亿元，比2011年增长近69倍，互联网保费在总保费收入中的占比从2011年的0.2%上升到2015年的9.2%，上升速度非常快。

第五，互联网基金销售方面，处于热度持续，收益率下降状态。以余额宝为例，截至2015年11月底，余额宝对接的货币市场基金规模超过了6143.48亿元，比2014年同期增长9.32%，有效账户数达到1.03亿，比2014年同期增长86.89%.总体来看，据百度搜索数据显示，社会对于互联网金融关注最多的几大部分仍然是P2P、众筹、互联网支付、互联网保险，而互联网的信托消费和基金销售还没有成为受大众关注的热点业态。

互联网金融主要风险与监管漏洞

第一，非法集资风险突出。互联网金融领域非法集资表现出一些新的特点：一是涉众性更强、地域范围更广。以e租宝事件为例，截至到2015年12月8日，贷款余额702亿，成交额746亿，投资人数84万。二是风险事件发生速度快，影响扩散快。三是从业机构违规经营，甚至进行非法金融活动的手段更加隐蔽，多样，手段更加繁复，涉及到很多跨行、跨地域、跨边界的业务，既使是专业人士也未必能判断出来。四是境外的互联网金融诈骗活动也开始向境内蔓延，例如典型的俄罗斯MMM金融互助社区的浮出已慢慢深入到中国国内。

第二，《指导意见》监管要求尚未完全落地，P2P网络借贷、股权众筹等监管细则也尚未出台。对于部分征求意见的监管细则还存在一定争议。以P2P为例，《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》将P2P的监管下放给地方政府，但是，P2P具有跨地域性，平台在一个地方注册即可在全国范围内开展业务，地方政府能否有效监管是一个问题。二是银监会只负责行业监管规则的制定，是否能及时对地方政府执行规则的情况进行了解和监督？三是地方政府是否有足够的监管能力、资源以及经验？目前市以下的金融办基本处于没有专业人员来负责的状态。四是如果平台出现问题，注册所在地政府和客户所在地政府到底谁应该来解决问题呢？e租宝就是在安徽一个城市注册的，但是大量的业务已覆盖全国超过30个省。因此，这些问题都给监管带来了很大的挑战。

第三，客户资金第三方存管机制未能普遍建立。当前大部分从业机构尚未建立客户资金的银行存管机制，无法真正做到有效隔离，容易出现挪用和非法占用客户资金的风险。一方面，监管要求客户资金要在第三方存管，但实际情况是很多银行不愿意给并不了解P2P的企

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第四，现行的监管体制存在不适应互联网金融行业发展的弊端。一是分业监管的现实和综合经营的现实是冲突的，分业监管难以有效监管创新型跨界金融产品和综合金融服务活动，不同监管部门的协调成本也较高。二是“谁的孩子谁抱走”的传统理论导致体制内金融压抑，是我的孩子我就管，不是我的孩子我就不管。而有很多金融机构是出现于体制之外的，可以称之为没娘的孩子，不是“一行三会”批的，是其他金融办或者工商注册下做了金融业务的机构，没有明确谁来监管。三是互联网的理财和基金销售分段监管。这样的产品销售让有些人搞不清楚，觉得银监会就管银行，证监会就管证劵，但是很多业务如果仅仅是各管一半，可能会承担更多监管政策。比如典型的银行业和资产管理，本来是私募结果变成了公募，投资者是一种特定的群体，有一定的风险承受能力的都会变成公募，最后都变成让老百姓来承担。

第五，社会和行业的信用体系不健全。多数互联网金融从业机构没有接入金融信用信息基础数据库，缺乏有效的欺诈和违约行为记录的共享机制。

第六，金融消费者的权益保护机制不完善。目前对金融消费者的保护多是原则性规定，可操作性不强。“一行三会”的消费者保护部门协调机制尚未建立，这个问题应该提到重要日程上。美国出现金融危机的一个重要因素就是对消费者的保护不利，消费者属于弱势群体，他们的经验、技术、能力是有限的，如果得不到正规、合理、长期的培训就会导致对于一些投行产品的认知不足，最终被误导购买产品，其结果就是一旦哪个链条断裂了，整个金融市场就崩溃了。

第七，从业机构的内控机制不健全，操作风险时有发生。一是采用背离实体经济需求的、有争议的交易模式，增加了借贷资金链条断裂的风险。二是没有完善的信息披露、客户身份识别、交易记录保存、可疑交易分析报告机制等问题。三是风控技术和信息技术水平普遍不高，网络信息系统脆弱，易受黑客等攻击，存在客户资金、信息被盗用、业务信息系统数据灭失等安全隐患。四是多数互联网金融平台盈利能力低下。有机构数据显示，处于潜在亏损、破产、具有重大风险的平台占到了总数的60%以上。更多的是靠以债养债、自融等方式在维持生存。

假如上述分析正确，在往后数年中，势必有数家大的互联网企业可以成功地涉足金融领域，甚至与那些传统的大型金融机构平起平坐、不相上下。与此同时，我们也会看到一轮传统金融机构与互联网企业之间“合纵连横”式的并购高潮或互助浪潮、和跟随其后的一大批小

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文章来源：上海长久贷

第五篇：互联网金融风控如何做到极致

互联网金融风控如何做到极致

日前汽车金融产业链风控第一家链车金服，就互联网金融本身的发展规律以及行业的发展现状做了有关互联网金融风控7问的分享，此次分享不仅是带着对于行业现状极大的反思与重新认识，更多的也是从行业本身的角度为投资人揭秘有关互联网金融风控的本质与奥秘，从风控模式入手去判断一个平台是否真正优秀，具有怎样的投资价值。

1.目前最常用的风控模型都有哪些？

风控模型如果真要界定一个衡量标准或者说最常用的，那么就是评分卡、风控模型架构制定、风控操作模型等，而目前市场，也没有一个明确的衡量标准。首先，金融公司设计的任何形态的风控模型，都要符合自身企业的业务发展及市场需求，它的数值变化规则，还是要基于大数据和企业最基本能承受风险客户的能力，测算一个范围化的模型，也就是风控一个度的把握了；如果企业自身测算最高风险承受能力较强那么在建立模型过程中，评分卡的数值范围能做相应调整，但是宽松到什么尺度，就是各个企业风控人员，对自身企业的专业理解能力，和逻辑思维推断能力来决定的了。

模型范围中的数值及信息来源，是包括但不限于目标客户群体，或目标项目的风险预测能力，所能最高承受什么样的风险发生？在风险发生进行时，如何及时做到止损状态，并能同时做到调整风控策略、多种备用防范预案设置，预警分类等，一旦止损失败损失状态，公司的能承受的损失底线是什么；

什么样的风险出现下，公司不能承受？最终还没止损，就会走到了崩塌的尴尬境界，最常见的说法就是跑路。

在链车金服的风控团队看来，平台本身的国资背景奠定了风控的基调，在此基础上实现多维升级风控，包含到对产业链、平台大数据、内外部信息监控、产品全保障及风险应对措施上的每一个纬度的交叉作用。在而今各家都在不断强调对大数据的深挖和利用，真正做到的却是少之又少，数据成了挂在嘴边的陈词老调，可见利用大数据做好风控模型的重要性。2.目前最大的几家平台有什么异同？

首先要承认的是每家公司的风控存在异同，因为产品不同（差异化产品结构），导向认定的客户群体不同（目标客户群体）等。因为每家风控专业人员，对于产品偏好行业不同，每个公司的风控都有自己特色的风控存在形式、行业优势，每个公司风控都会对某个或某些行业了解很透彻，或者对特定项目有独特的掌控能力，或有一定从业的行业经验，例如很多同行业风控来自：法律、银行、资本市场、保险、融租、房地产、贸易链、实体经营产业、甚至三农等等，所以他们对于某一个风控点，都有很好的把握度，这就是行业分析和企业偏好问题了，这也直接影响到每个公司的产品差异。因为每个平台的产品都是不同的，对风控的要求肯定也是不同的。那么就可能有共通点，差异根据产品不同，肯定是有差异的。

现在大的平台，主打产品，大体归类就是信用类、抵押类、资本类，不排除还有一些衍生产品和经营范围允许的产品，异同也就是各平台产品‘风控点’的侧重点不同，企业本身的经营范围不同，所以风控方向也不同，以链车金服为例来说，首先是基于汽车产业链的资产来源风控，对于整个产业独到的眼界以及深入了解之后，发现整个汽车产业中部分小而美型的发展潜力巨大的资产相对于银行等传统机构来说有融资门槛，苦于难以解决融资汇总的痛点，对于这部分而言最有力的方式是结合其已掌握的大数据，在强实力集团的保障之下为其解决融资难题，其次侧重做好对风险的应急处理，比如引入额外集团做双重保障，并对平台产品做本息质押，引入银行、保险机构合作做好金融风控，以及风险备付金的准备，这些都将是未来应对平台任何外部危机的先决条件，最后加强对于平台自身的风控，比如人员风控，以及信息监控，对于平台融资项目的资金流及引入资产的流转运作数据做一系列的信息流监控，达到实时动态掌握，以便在第一时间防患于未然。

3.纯互联网背景出身的互联网金融公司，应从哪几个方面去把关风控？ 首先，要看风控体系的建立是打算以哪种形态存在？线上审核、线下审核还是线上线下结合模式？基本目前市场还是要以线上评分机制与线下风控结合为主，如果纯线上风控审核，对于风控而言难度还是相当大的，那么真实性、道德风险、合规性等都需要防范的，一旦投资者的资金出现问题，止损难度和费用都会相应增加，纯服务平台，是否承垫付投资人损失，那么对平台会有相当大的预期风险，如果不承诺垫付，那么市场投资者的粘合度、信任度等问题就需要解决，对于互联网金融平台发展势必会受阻，需要承受的是长期的市场适应能力，当然也不排除有些：非结构化产品特殊可行性模式；

但是不得不说，互联网金融也是一种传统模式的颠覆，传统的金融模式：投资者、服务平台（P2P）、融资者，对于一端的投资来分析，互联网金融公司，是一个快捷有效的一个投资方式，操作的安全性、可控性、稳定性比较重要了；对于另一端借款分析，是否会有信用风险和道德风险出现，对于一个金融企业来说就至关重要，还是一个‘风控点’的问题。

4.小微与个贷的模型构建原理

小微和个贷：小微企业信贷业务和个人信贷业务，就是企业借款和个人借款； 不管那类业务基于的模型原理：风控体系完善和大数据分析，这就是风控的真谛，其实上面的问题里都有在阐述这两个方面的内容。

5.贷款客户的风险如何分析掌控才是松紧适中的? 这是很多人头痛的事关于松紧就是企业所能承受的风险损失最高和最低限度了，但是专业风控人员，其实是一个很难课题。过紧就会没有业务来源，销售业务流失，虽然看起来坏账很低，当然放款量低当然坏账率低，但是资金使用率低也未必是好的现象；过松，销售业务大量形成，开拓市场很顺利，但是后期就有很头痛的事情发生，回款损失风险。那么能承受多少风险和损失？那么度就在哪里，这是要每个企业自身测算的，而且不是一成不变的，每个时期都应该进行数据分析，来及时调整战略方向、目标客户群体等，根据目标客户群体来做行业市场调查，自身累计业务测算和分析，就是数据分析，测算这类客户群体损失率、逾期率等，已经发生的损失，否能超过当初所设计的产品各项数值限定，一个合格的产品风控人员必须是会对市场、产品、周期、数值进行有效的分析，上限和下限都要分析和掌握，具体还是每个公司的战略方向确定的，前期如果没有行业类似经验和经历的，还是前期适当谨慎。6.抵押、质押，车辆等是否可以作为质押?

抵押也好、质押也罢，都是一种风险防范的措施，行业为了作为一个还款来源的保障，而设置了各种的抵押、质押的形式，来防范作为借款方的一个还款承诺，车辆等实物只是其中的一个形式。

从合规角度来说，不管任何形式的保证，还是用来保证还款的，抵押或保证最终还行希望能从合规角度，成为出资方的还款一种形式的，都可以作为质押的。

其实保证的方式各有不同：抵质押、信用等等，形式也各有不同：房屋、车辆、实物质押、股权、等等，当然这些形式必须有合规手续，能证明有质押作用的情况下，办理了各种合法手续的前提下才能认定作为质押，而非某些民间机构的，收了个产权证就算是质押了，没有任何合规手续，也就失去了变现能力，那么也就没有任何保障了。

总而言之，处置任何质押或抵押不是风控或借款人最终目的，处置成本大、周期长等都是企业不愿意尝试的，还是按正常合同履行完毕的还款方式，才是风控的最终目的，企业融资成功，服务机构产生服务费，投资人取得合法收益，所以风控审核各个环节才是根本，上述只是防范措施之一而已。

7.有效风控模型建立的必要条件是哪些？目前风控市场现状如何？是小贷公司自己做风控，还是委托给第三方？

关于风控市场现状，因为每个金融公司核心的就是风控部门，所以它一般为隐形部门，人员也是隐形人员。

所以现状是很多大的公司的风控人员，其实还是有行业经验、法律经验或者其他行业精英，也不能一概说风控人员就怎么乱，在互联网金融和民间金融机构还是藏龙卧虎的。

至于风控是否启用小贷公司自己做风控，还是委托给第三方，这个还是要看贵公司的企业战略方向的。如果有足够的保障能力，这就是你要对它的考察，委托给第三方同样要考察它是否具备风控能力，还有就是合作方式的问题了。而就链车金服而言，平台既拥有自己的专业风控团队又请了第三方专业机构合作做项目细节上的评估，充分显示出链车平台在风控上的实力。

对于互联网金融的重头戏风控而言，没有能够一劳永逸的风控模式或是好的规律可以遵循与复制，唯一能做的就是紧密结合行业的发展，积极适应政策的变革唯有不停研发与创新保持与时俱进的产物才是硬的道理，也期待链车金服未来在风控上保持永不停歇的动力，成为行业一直被模仿从未被超越的风向标！