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互聯網金融——風控模型設計的一些個人思考


互聯網金融近幾年得到了飛速的發展,它在某些方面其實是履行了部分銀行的特徵,給很多中小企業和個人解決了部分貸款的需求。

從字面上來看,互聯網金融其實就是互聯網+金融的簡稱,這個詞語算是屬於中國特有,其實就是通過互聯網的手段進行金融的交易,畢竟國有的金融機構覆蓋人群範圍還是比較狹窄,在交易方式上還是偏重於傳統的線下審核和放款手段。互聯網金融的出現很好彌補了這個缺陷,但是它又面臨著線上交易的風險,這個時候互聯網金融的風控模型就顯得十分重要了。

不管是傳統的銀行還是現在流行的互聯網金融,風控永遠是其核心,因為它關係到客戶財產安全,能夠決定一個款互金產品的生死,畢竟這個是關係到錢的安全的存在,我個人從事過大半年的消費金融產品的設計,對互聯網金融的風控策略有一點了解,今天我們就用一篇文章來討論下風控模型的設計方式。

第一、什麼是風控?

風控其實是包含風險管理和風險控制。

  • 風險管理,它是指如何在項目或者企業在一定的風險的環境里,把風險減至最低的管理過程。它的基本程序包括風險識別、風險估測、風險評價、風險控制和風險管理效果評價等環節。
  • 風險控制,是指風險管理者採取各種措施和方法,消滅或減少風險事件發生的各種可能性,或者減少風險事件發生時造成的損失。所以其實風險控制是風險管理中的一個環節。

互聯網金融——風控模型設計的一些個人思考

其實,用一句話介紹互聯網金融的風控模型,其實就是: 互聯網金融風控模型就是通過人為的建規則 對用戶的真實信用進行評估,估算出信用等級,指導金融機構給出合理的授信額度,從而識別和減少在金融交易中存在的交易風險。

第二、風控模型的應用場景和流程

風控模型的應用場景非常廣泛,只要牽扯互聯網金融的行業就缺少不了風控模型的存在,從借貸的角度來看,平台要評估借貸者的個人徵信和還款能力從而保證投資者的收益;從投資者的角度,要保證平台的資金安全,從而保證自己的投資或者本金獲得合理的收益和保護。

另外,風控模型在不同的階段體現的方式和功能也不一樣。從資金的角度來看,風控模型是為了評估用戶還款能力和還款意願,反欺詐反作弊,防止用戶薅羊毛和保證平台安全等功能;從行業的角度,互聯網風控模型體現在消費金融/供應鏈金融 /信用借貸 /P2P /大數據徵信等方面。

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第三、風控模型的設計緯度

風控模型的設計其實就是多維度和多角度的設計方式,這裡我們就簡單的通過一個對於線上借貸對用戶進行資質審核的模型進行舉例子;從下面面的流程我們可以看到,風控模型的審核流程一般都是要經過機器審核和人工確認的相結合的方式。機器的模型審核同時大致分為三個階段,它通過用戶提交的數據,對用戶的資質進行審核,最終得到一個評分卡的分數。

一般情況下風控模型需要過濾高危地區的黑名單,因為在市場上永遠存在著這麼靠金融欺詐而獲利的人群,對於這類人群只要存在疑慮統統過濾掉,其次通過系統設置的評分規則對用戶提交的個人信息進行評定,最後輔助一些其他的輸入資料進行分數的微調,最終得到一個最終的評分卡的分數。

另外,很多金融公司的風控模型的設計不管是對於最終高評分的用戶還是對於存疑的進見,都需要最後的人工進行確認。所以說,風控模型的計算策略和機制在一個公司屬於絕密,規則出了核心的員工,其他人是不能知道風控規則的。

互聯網金融——風控模型設計的一些個人思考

第四、如果說金融產品的核心是風控,那麼風控的核心是什麼?

從我個人的理解的角度來說,答案其實就是: 信用評估 + 模型規則。

信用評估的基礎來自於用戶本身的個人信息和數據,這也就是為什麼很多小貸的app需要定位用戶的位置,需要用戶訪問個人的通話和通訊錄記錄,需要用戶上傳和填寫海量的個人信息資料;另外在獲取這些資料之後對於這些資料的權重處理,分配不同的權重審核也是風控模型要處理的事情。

總體來說風控模型的設計主要可以分為以下的幾個步驟:

第一步就是獲取數據

信用評估來自於用戶數據,模型規則其實就是用戶數據規則,信息的緯度也比較廣泛,大致可以分為基本信息/行為信息/信用信息/社交信息和消費信息等。

當然獲取信息的方式也是千奇百怪,主要的來源有用戶提交/介面用戶授權/爬蟲/信息購買/黑白名單等方法。

互聯網金融——風控模型設計的一些個人思考

 第二步:確定用戶數據的變數。

分配變數的計算權重 確定用戶變數和分配權重,這個階段其實是在獲取數據之前就要考慮的事情,因為我們需要去定義用戶去填寫哪些個人信息。從而通過人工的定義規則對這些信息的權重和變數進行確認,當然這些權重和變數並不是一個人去口頭決定的,這些變數和權重一般都是公司的某個權威和專家進行確認。

這個方面,一兩句話講不明白,下面幾張圖是某個金融機構的一些權重和變數列表,貼圖大家看看吧!

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第三步: 調整指標分數,給出評分。

在風控模型建立的後期,我們必須要輸入個人信息進行模型的測試,前面我們建立每個指標的評分規則,但是我們並不知道這些規則是否真的適用於市場。這個時候我們就必須要進行模型規則的自測,通過反覆調試指標分,保證模型準確性。

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第四步:產品上線,進行驗證。

產品上線進行驗證其實是很有風險的,這個時候是對風控模型的終極檢測,很多金融產品在上線后大部分都不會進行產品的運營宣傳。很可能產品的初期都會吸引一部分攻擊者進行瘋狂的進件攻擊,我當時負責設計的產品當時突然有一個很大的併發量,最後不得不對產品進行下架處理,所以在金融產品上線的初期我們就必須要考慮到可能出現的危機,一般來說活體檢測是能夠過濾到一大部分惡意欺詐人群的。

產品上線后,對於真實的用戶,有很多信用記錄會明顯影響個人信用評分,如延遲付款額度變化、拖延付款時間的 嚴重程度、信貸賬戶數目增減、信貸餘額變化、賬齡、最近的查詢記錄等。當個人信用 評分模型工作時,它會從個人信用檔案中抽取不同因素來評價消費者的信用狀態,一旦 信用記錄中有瑕疵出現,評分模型就會度量出瑕疵的大小,直接從現有的分數中扣除, 從而使信用評分的分值減小一些。

以上的觀點也僅僅是筆者個人對於金融風控模型設計的一些個人的看法,當然對於真實場景下的金融模型設計遠遠要更為複雜,需要團隊進行多步驟的驗證,希望這篇文章能夠為大家帶來一定的幫助!!

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