小额信用贷款风控模型设计

『壹』 小贷系统风控模型是什么

风控模型，计算最高能够承受什么样的高风险客户，同时该如何把这些资产证券化并分散点风险给投行对自己是最有利的。强大的高频交易和程序化交易要求更快速的交易通道和更高效的策略模型；另一方面，快速交易导致投资面临的风险呈指数级增长，从而市场和投资者需要更全面的策略组合和更精准的风控模型进行风险对冲。

风控模型，是风险控制模型的简称。
常见于信贷担保公司，用来对业务进行风险控制。
风控模型当下国内主要有：工商银行开发的风控模型。

在高度精细化的风险控制模型中，很重要的一个环节就是用先进的统计计量模型来更加准确的描述多种金融资产价格波动的关联性。在现实的金融交易中，我们将面对成百上千的金融资产，所以我们需要一个理论上十分灵活、现实中应用有效的统计模型能够同时对大量的风险因子的相关性进行描述、估测和模拟。在科研中，在不断探索，力图在现有的模型基础上，找到更加灵活的模型准确高效描述各高维的金融风险因子之间的相依性。当然，高度量化的数量风险模型，还要在业界实际应用中能够运算相对迅速，这样才能对各种金融组合进行实时的风险预测和监控。
这种高度量化的风控模型，将无时无刻不为交易所、清算所和各大券商经纪公司，实时计算未来各种资产组合的风险度，从而始终将各种金融交易的市场风险控制在合理的范围内，使衍生品市场交易能够稳定运行，最大可能的减少巨大价格波动给市场带来的危机。

『贰』 控制风险的小贷系统风控模型有哪些类型啊

从风险控制的策略方面： 1．分散系统风险：简单的说就是不要把鸡蛋放在一个篮子里，小额贷款公司要求客户必须是“小额、分散”，这样就可以有效的分散系统风险，避免客户过度集中在某一个或几个行业或客户。 2．回避市场风险：这个有赖于我们的客户经理能够进行详尽、细致的贷前调查、风控部门的风险分析以及贷审会的正确决策，对于高风险的行业或高危客户群体进行有效识别，尽量回避风险。 3．转移风险：通过和担保公司、中介公司合作，有效转移客户风险。 从业务操作方面： 1、提高客户经理的业务素质，掌握基于现金流的小额信贷技术； 2、增加客户的担保措施，如抵押、信用保证等。 3、根据客户需求定制信贷产品，如等额本息还款方式等，可以有效降低客户违约风险。 今天暂时先写这些，有机会多交流！

『叁』 小额贷款公司如何做好风险控制

1. 强化信贷风险管理意识.一般小额贷款公司借款流程是自上而下，先取得上级借款意向，再向下逐级办理。这样致使许多基层人员养成上级有贷款意向，遵照便利的习惯，这种逆程序操作会使一部分信贷管理人员单薄风险意识。更严重会出现虚假、谎报、瞒报第一手资料等虚假行为。所以小额贷款公司需完善信贷人员的金融制度学习、岗位技能培训和素质、道德修养。并且制定考核惩罚机制，不断提高管理水平，从而有效防范和化解信贷风险。

2. 加强内部风险控制力度.目前小额贷款公司还存在货款不管不严、内控制度乏力等管理风险。贷前调查不够深入，对借款人资料分析不准，重视不够，只注重片面的第一手资料分析。另一方面，在对借款人的经营、资金使用情况不了解的情况下，就进行大额贷款发放。最后小额贷款公司内部审查人员缺乏独立性和权威性，各岗位之间缺乏有效的监管和制约，致使风险不能得到及时的发现和预防。

3. 小额贷款公司应该加强信贷管理、规范信贷业务操作流程，组织建立客户信用档案制度，加强跟踪监管力度。

4. 提高风险识别预测水平，完善信贷风险预测机制.目前部分评估受利益驱使，在对客户进行资产评估时，未按其市场实际价值评估，而是根据客户的要求进行评估，导致评估严重实时，最后造成严重的损失。所以小贷公司在对贷款的各种风险因素进行识别和测定时，必须要用定性和定量的分析方法，采取针对性的评估提供依据。另外小贷公司还要对政策风险进行明确的分析，是最后评估结果能真实反映信贷风险的状况和成因

『肆』 信用贷款风控模型有哪些论文值得学习和研究

以写人反映时代新风貌，要写一个人拾金不昧、乐于助人，请摆脱陈旧的套数，要明白，时代日新月异，每天都出现新人新事，比较于自己小的时候，身边的人从各方面是不是也随着时代发生了变化，比如说竞争意识变强后，人怎么变化了。

写某个具体时期或者某个具体地点的人，在特殊时期的人，常常会表现出特殊的状态，如非典时期，你身边的人怎样表现的？在不同的社会地点，一般人们表现不同的社会角色，在家的和在办公室的爸爸一定看起来很不一样。

『伍』 小额贷款公司如何做好风控

1、强化信贷风险管理意识
2、加强内部风险控制力度
3、提高风险识别预测水平，完善信贷风险预测机制
财富加油站，为你的财富加油!

『陆』 大数据如何助力金融机构搭建风控模型

"Mo‌b‌Te‌ch是一家大数据智能科技公司，为金融机构提供不同场景下的解决方案。拿小额贷款的案例来看，他们的一站式风控建模大数据平台，提供数据匹配，特征筛选，模型迭代，自定义模型开发功能，模型管理部署，自动化模型上线API输出等产品服务；提供针对小额借贷，消费金融、车贷等场景的成熟特征，可定制化各类场景衍生特征；覆盖90%android设备。
可在云端轻松构建出独属于自己的数据智能解决方案，也可通过私有化部署，加强数据的安全性。

『柒』 消费金融公司怎么做风控

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，进行有效的数据分专析及评分体系，属就是建立常用的风控模型方式。目前来看，国内的消费金融搭建风控模型主要有两种方式：一是自己搭建，二是直接使用三方供应商。比如目前消费金融公司广泛使用的杭州同盾的风控产品和服务。当然，更多的消费金融公司都会选择将两者结合起来，优化模型，提升效果。

『捌』 小贷风控怎么做

近年来互联网信息技术和商业需求的共同推动下，大数据风控和征信体系日益受到重视，以大数据、云计算为代表的技术发展，使得海量数据的采集和深入挖掘逐步成熟，驱动了征信新模式的出现，这也为小贷风控提供了新的契机。大数据不用抽样调查这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理，确保了数据来源的全面，分析方法更为科学有效。
常见认识误区
不过，大数据的实际应用，必须基于行业本身的现状和特点，如何将大数据与小贷征信完美融合，则需要更多基于小贷行业征信的现实考量与更为科学的技术支持。目前，关于大数据在小贷征信方面的应用，常存在以下几个误区：
1. 直接复制国外成熟的信用评价模式；
2. 用户的金融数据最具有价值，基于此建模就已足够；
3. 小贷公司接入央行征信就能解决问题。
然而，国内的小贷征信有着自身的特殊情况：
首先，国内征信数据覆盖的人群目前还很有限，与美国等国家还存在较大差距；
第二，我国消费者信用数据的深度不够。以美国为例，其消费者信用数据可以关联到信用卡、房屋贷款、汽车贷款、银行存款、水电煤气费等各个方面，而我国目前的消费者信用数据仅能关联到信用卡和房屋贷款；
第三，我国各区域的经济水平也存在较大差异；
第四，银行数据覆盖面太低，缺乏用户行为数据。
大数据征信
小贷机构通过与大数据风控平台服务商神州融合作，能够将更多信用记录以外的信息纳入征信体系，一站式取得客户的逾期、违约数据，用户授权的通讯、电商、学历，经第三方征信机构采集的电商交易数据、社交数据、银行卡消费等数据，以及其他个人基本资料、公共记录等信息，分析提炼风险评估及定价模型，更好地刻画借款人的违约概率和信用状况，实现精准化和批量化风险定价。
除数据接入服务外，神州融还可为客户提供了基于数据的应用决策支持，包括不同数据对业务应用的建议、基于外部数据和Experian开发的通用模型及风控最佳实践，为小贷公司现有业务和创新的金融业务提供优化和快速构建风控体系的基础。
在互联网+时代，合适的管控工具的合理应用，将带来管理的高度标准化，工作效率的极大提高，风控的手段也将得到质的提升。未来，神州融也将惠及更广的地域和包括小贷公司在内的更多金融机构，小贷风控问题也将因大数据的助力得到进一步解决。

『玖』 现金贷风控模式，你看的懂么

近段时间，对于现金贷的监管已经箭在弦上。一方面，许多中小型现金贷平台的实际借款利率过高；另一方面，部分平台对于现金贷业务的风控更像是“皇帝的新衣”，以至于整个行业的坏账率居高不下。

从监管层面看，现金贷业务为了继续经营，将不得不大幅削减贷款利率，减少各类手续费。因此，通过提高风控水平，减少坏账损失，成了保证现金贷业务经营利润的唯一出路。

一、浅析现金贷风控体系：点——面——点的过程

第一个“点”是指起点。现金贷风控体系的设计需要以产品本身作为起点。现金贷产品无外乎四个要素：利率（包括各种费率）、期限、额度、目标人群。对于每一类目标人群而言，他们在流动性需求、未来可预期现金流、消费观念、收入水平以及信用状况等维度上都具有一定的规律和共性，进而影响其申请额度、贷款利息的接受水平、还款能力和还款意愿等。因此，合理地设计产品，能在有效降低风控难度的同时，将收入最大化。例如，对于白领人群，其按月发薪的特点更适合一个月及以内的借款期限。

另外，除了现金贷产品本身的特性之外，其推广渠道也颇为重要。如果通过某一推广渠道引入了大量非目标人群，那么这不仅仅降低了推广成本的使用效率和后期风控流程的判断精度，还会产生大量有偏数据，不利于风控模型的迭代升级和产品的再设计。

“面”是指具体的风控流程。从时间段区分：风控流程包括贷前、贷中、贷后三个阶段。其中贷前阶段是整个风控流程的核心阶段。这一阶段包括申请、审核和授信三个步骤。形象地说，贷前阶段是一个过滤杂质的阶段。而第三方的征信数据、黑名单、反欺诈规则、风控模型则是一层层孔径不一的滤网。贷中阶段主要是对借款人个人信息的跟踪和监控。一旦有异常信息的产生，风控人员可以及时地发现、联系该借款人，尽可能保证这笔借款的安全。贷后阶段的工作集中在催收上。此外，如果借款人申请展期或者续贷，则需要在这一阶段结合历史数据，使用行为评分卡等重新进行审核，并作相应的额度调整和风险分池管理。而在整个风控流程中，需要对借款的集中度作妥善管理，防止因为集中借款和集中逾期带来的资金流动性不足的问题。

2.差异化定价

差异化定价，也可以理解为精确定价。现金贷的差异化定价的实质是对各个贷款申请人的信用及欺诈风险作精确定价。目前各个现金贷平台的定价标准都过于单一，基本采用利率加杂费的方式。部分平台对于续贷用户会做费率调整。也有少数平台会参考贷款人申请时提供的个人信息维度。不过总体而言，当前的定价标准并不适合未来现金贷行业“低费率”的特征。平台之间所谓的价格优势将微乎其微。而精确定价下的定制化小额贷款需求可能会成为平台的亮点。

而大数据风控模型的构建为差异化定价的实现提供了技术保证。以大量的网络行为数据、用户交易数据、第三方数据、合作方数据等为基础，通过自然语言处理、机器学习、聚类算法等，模型能够为每一位贷款申请者创建包括个人基本信息、行为特征、心理特征、经济状况、兴趣爱好等在内的多维度数据画像。凭借着这些维度特征和大量历史贷款记录，针对不同贷款人、不同额度、不同期限的差异化定价策略将成为现实。

总结

在行业洗牌的背后，是现金贷平台为了生存下去的努力。如何保证合规性，如何获取低成本的资金，如何以技术替代人力，如何在风控成本和坏账率之间找到平衡点，是平台未来需要思考和解决的问题。网贷交流借款无忧相信在行业政策的探照灯之下，是金子最后总是会发光的。