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好的互联网金融风控是什么?

No.1

风控行业背景


市场上,无论是数据服务商,例如同盾、新颜、魔蝎、阿福等风控底层数据提供商,还是贝图、指迷、排序等风控模型提供商,本质上就是利用“大数据”进行风控建模输出。

由于过度获取公民信息,爬虫风控在今年9月集体消失,市面上的甲方和系统商,又陷入了一片风控恐慌。即使是行业头部的现金贷平台,也在9月停下了新客的放款,或采用灾备模型放老客,或停下业务观望形势。

No.2

风控现状:


现有的风控,通过对过去的统计样本来对未来做出预测。因此只有在样本量非常大的情况下,模型才有用。像BAT这样数据量足够大数据足够厚的公司,用机器学习来做模型才是靠谱的。而本身连数据都少的可怜、尚且处在需要外部数据支持的创业小公司,又谈何机器学习模型呢?

其次,风控模型并不是通用的。 目前市面上没有什么风控模型能够一招鲜吃遍天下,现金贷的风控是针对网上那批质量较差的客群,模型可能存在过拟合问题,在其他场景之下面对完全不一样的客群就失效了。


因此风控其实是个细致活儿,技术只能在风控的某个节点上发挥作用,远不能成为整个业务风控流程的解决方案。


No.3

怎么选择风控?

1、 选择团队背景深厚,实力强的系统方,特别是有互联网小贷风控多年从业经验的团队。这种团队往往经历了互联网金融的野蛮生长和拥抱合规,对风险有敬畏之心。2、 选择头部的外部数据源和风控供应商。“风控策略+风控模型”的一个重要抓手是外部数据源,头部的数据供应商可以拿到更多的数据,较为全面的展示用户的信用状况。3、 选择评分卡进行初期的风控建模,利用历史数据和合作方的数据,来建立初步的风控模型。如果采用系统方风控模型,则需要问清楚,对方风控模型的逻辑,如果对方上来就说AI风控,基本上就是收智商税的。

4、 选择可以对进件渠道实时更新风控模型的系统,由于进件的流量和质量实时发生变化,所以需要比较及时的调整风控模型。5、 不建议选择市场上烂大街的系统,这些系统往往不具备实时更新模型的能力,往往会被撸贷渠道集中性攻击。由于这样的系统风控逻辑较为单一,同系列产品中招的可能性极大。6、 不建议对推广渠道广撒网,而是采用重点渠道深度风控模式。场景决定风控,流量决定质量,这是消费金融领域的一句至理名言,也可以放到现金贷行业中来一探究竟。我们建议甲方优先选择拒量进行投放和针对性建模,来最小化欺诈风险。


北斗:风控团队来自于京东金融和360金融,自有爬虫“八爪鱼”系统十分优秀,可以对每条链接和渠道实时更新风控模型,提高通过率降低坏账。

版权属于:阿劝

原文地址:http://78soft.com/article/39041.html

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