互聯網金融產品之風控系統

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風險控制到底有哪幾部分,又該如何搭建?本文主要是為新入行的互金產品提供一些幫助,enjoy~

最近網貸行業哀聲一片,頻頻暴雷不斷,搞得投資者人人自危,而借款者則是喜大普奔。

為什么會發生這樣的事情?第一是國家降準降息,第二是中美貿易戰,第三是浙江那邊的搖號買房這一系的宏觀和微觀行為影響了整個網貸行業,這里不具體展開論述,因這篇文章是主講風控系統。

這種時期,平臺想要活下去,必須做好資產端的風險控制,而風險控制到底有哪幾部分,又該如何搭建,這是我寫這篇文章的主要原因,為新入行的互金產品提供一些幫助,下面就讓我們一起揭開風控系統的神秘面紗。

下圖為本文大綱:

一. 產品風控

這里的產品風控是指平臺核實投資用戶真實身份所做的信息風控認證,通俗來講就是核實你是否為本人和是否是本人操作。我們依次來看這3點:

1. 注冊認證

這個做產品的基本都懂,要素有3個、手機號、短信驗證碼,密碼,目的有4個:

(1)手機號是否真實;

(2)是否為本人操作;

(3)注冊后的手機號作為唯一ID作為登錄賬號;

(4)密碼作為之后登錄的保障,就如你回家要用藥匙開鎖一樣。

2. 實名認證

實名認證大家實在是太熟悉了,身份證、銀行卡號、銀行開戶行、銀行預留手機號、短信驗證碼,但這五要素具體要進行哪些驗證呢?(銀行卡號、銀行開戶行可歸為一類,也可稱4要素)這里我分為2點:

(1)銀行信息驗證

身份證、銀行卡號及銀行開戶行這3個驗證是驗證你的身份信息、銀行卡是否真實存在以及所屬于那個銀行,防止虛假銀行卡,當然后臺還有卡bin驗證,每個銀行都有對應的卡bin規則,這個可以自行百度。

(2)本人確認驗證

銀行預留手機號和短信驗證碼驗證,驗證這兩個的目的有兩個:

  • 一是,看你的銀行卡是否是你本人到銀行親自辦理的,因為你親自辦理的銀行卡,當時預留的手機號你肯定知道;
  • 二是,確定是否是你本人親自操作。如果是你本人操作,那60S內是可以收到并填寫完成驗證的。

這里補充一點的是:認證后不能更改身份信息,因為只有這樣才能保證你的賬戶信息不會被別人篡改使用。

3. 密碼設定

因金融是跟錢掛鉤的,為防止被資金被盜的風險,密碼分為登錄密碼和交易密碼,這樣就算你知道我的登錄密碼,但你不知道我的投資、提現時的交易密碼,這樣會把資金風險降到最低。

一般來說,登錄密碼是在注冊流程所設置,交易密碼則是在綁卡開戶流程中設置。而金融行業的登錄密碼一般來說要比較繁瑣,一般都是大寫字母+數字+小寫字母,必須滿足6位以上,多種組合可增加密碼破解難度,降低被盜號的風險。

二. 信貸風控

1. 貸前

在收到借款的需求后,要實地考察信息,業務人員要去核實借款人的信息。

一般來說,核實這家企業,如法人信息、營業的流水,營業執照、租金,近幾年的銀行流水、資金的用途等信息(這里拿供應鏈金融舉例,如其他業務請結合自身業務出發)那到這些資料后,結合自己公司的業務模型和一些第三方的征信部門(同盾、百融/中國人民征信等),辯別真假后,來做評分,大體得出一個數值(如信用值、可借系數等)。

然后移交所有借款人所有的資料和初步結果資料給到風控部和法務部,風控部和法務部根據所給資料利用大數據風控模型,得出這家企業的年收入預增率、凈利潤、違約率、然后再根據法務部所查的一些法律糾紛等對維度加權算法最終得出借款金額,然后再由CRO等裁決團等復審通過后,則進入貸中流程。

2. 貸中

運營部門則要準備相關資料,要把這借款人的信息,所得出貸款的最終結果一一填寫完整,如一些審計報告、資質、企業的一些照片、租金、一些審核后的資料等等入庫做存檔等等,還要把標放到平臺上,標的信息也要完善透明,等待標滿后,財務則去放款等等,當然這中間牽扯到一些合同條款等等,這里不做贅述,每個公司都沒每個公司的業務流程

3. 貸后

貸后俗稱貸后審查,款放出去,要確保能收回,所以這時要追蹤借款的實際用途,安排人員進場跟蹤,審核資金流向等等,如果逾期則采取法律等手段催收等等

下面我們來講風控模型的搭建:

三. 風控模型

這里還是以供應鏈金融舉例

信貸模型的業務模型,其實也是風控模型的一部分,這里用第三方(同盾等)排除掉一些黑名單上面的老賴。

因風控模型牽扯到公司的一些機密,所以我這邊虛構幾個維度來舉例:

1. 接入第三方風控

一般公司風控模型的第一步是接入第三方,根據第三方的數據來初步排除老賴,因為第三方在范圍上要比自己庫中的信息要廣一些,比你自己費時費勁查征信黑料做初步排除要省力得多,在這里也推薦業內做的比較好的幾家,同盾,百融、芝麻信用、騰訊征信、鵬元征信等。

2. 建立數據維度(資料)

錄入一些基本信息,如上傳法人的身份證、結婚證,房產證、人行的征信報告、審計報告之類的信息等等。

3. 建立企業維度

收集企業的運營情況,如總資產、凈資產、人數、員工工資、近3年的銀行流水、上年初應收賬款、上年初存貨、上年度銷售收入等,然后給這些企業信息、資金的周轉利潤等歸類打標簽等等。

4. 建立算法評分機制

用上述的第2點和第3點,來綜合打分評貸,根據第2點,如他上傳了審計報告,征信,加2分,然后根據第3點錄入的信息算出一些利率,如算出存貨周轉次數=需要銷售成本/平均存貨余額,如果有這個利率則加5分,如沒有減幾分等等,然后根據這些評分+算出的一些利率、公式和借款次數、信用、資金回報率、營運資金、利潤等維度相互打分,評級、歸類、綜合加權等進行加減乘除的運算、最終換算出貸款額度和違約率、等等數據。

呼~,終于寫完了,在這里提醒大家一點的是,一切的風控體系都是以自身業務出發,請每個產品和CRO認真合規負責的搭建自己的風控體系。希望這篇文章能給初級的金融產品做個參考。

 

本文由 @光痕 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載。

題圖來自 Pexels,基于 CC0 協議

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評論
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  1. 登陸限制,允許幾點登錄,單點還是多點還是無限制?這個屬不屬于風控?另外除了貸款。購買金融產品時,除了認證驗證外,還有其他類型的風控功能需要設計么?

    來自上海 回復
  2. 講的太表面了,沒深度

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  3. 回復
  4. 太淺顯了,應該是來自一個一般的網貸平臺;最后一個算法評分只看到了表象:加幾分減幾分,而實際上評分是基于大量歷史數據利用一定的模型訓練出來的,最常見的就是邏輯回歸

    來自江蘇 回復
    1. 舉例加減只因這是基本緯度

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    2. 做風控產品經理的朋友加我微信T512425823,邀請你進風控PM一起交流學習

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  5. 袋中,錯錯別字 ??

    來自福建 回復