风控体系的一般架构

谈到互联网金融，风控体系是绕不开的一个话题。那么，什么是风控体系？

简单地说，风控体系就是能够达成风险管理量化目标、边界清晰、结构清楚、动态持续的风险管理体系。

量化目标：逾期率、坏账率可控是基本要求，检验风控体系有效性需要几个完整的信贷周期，结合公司盈利目标确定逾期率和坏账率的合理区间。

边界清晰：所有因风险存在而产生的环节和流程都需要纳入风控体系来进行量化动态管理，风控体系的边界就是风险产生的范围。

结构清楚：为了量化管理各类风险（欺诈风险、信用风险、操作风险、市场风险等），需要基于业务流程进行合理的结构设计，风控体系一般包括电审系统、催收系统、风险决策引擎、黑名单库、敏感词库、数据监测中心等结构。

电审是指信贷机构在对申请人进行初审时，往往会通过电话方式就贷款申请和调查基本信息与借款人、借款人家属和保证人等一一进行核实。

动态持续：当风控体系出现偏差时，需要通过人工检查和算法自查完成负反馈，保证风控体系平稳运行，最终实现风控目标。

风控体系的一般架构

1. 风险决策引擎

风险决策引擎是实现风险决策的核心模块，早期建模时需要考虑为后期迭代留下空间，早期模块包括三层结构：元素（风险因子）、规则（执行阈值与执行动作）、事件（规则归类组合）。对于最底层的参数而言，可以新增埋点以进行数据采集，也可以进行增减以及阈值调整。规则的执行顺序和组合方式可以自己配置优化，当它拥有周期性数据后可以基于算法进行评分决策，前期在没有训练数据的情况下需要依赖风控专家经验。后期在风控参数足够的情况下可以开发中小模型协助审核和催收，并进行决策。

2. 电审系统

针对黑白名单，对边界外的数据进行适当人工介入，随着大数据的发展，电审比例在下降。同时，电审也可以包含其他交易过程中的异常行为（包括异常交易拦截等）的风险控制，不仅仅指贷前电审。一般电审系统评估用户信息、认证情况、关联信息网络关系图、网查信息、订单情况、电审记录等，每个平台可以根据自己的情况进行差异化设计。其中，关联信息网络关系图有助于电审专员进行团伙识别，可以通过邮箱、手机号、身份证号等进行多维度关联。

3. 数据监测中心

目前，数据监测已经成为风险研究、风险识别的必要手段，也是跟进金融财务盈利情况的必要工具，其涵盖了以下子版块：

1. 风控规则命中分布：对风险决策引擎系统的执行情况进行统计归类分析，可以清晰地了解近期及历史客户的风险特点分布，这可能涉及数百条风控规则的命中情况；
2. 金融交易数据：涉及申请量、电审量、通过量、取现额度、取现订单量、分期金额、分期订单数据和贷款余额等，涉及资产属性分析；
3. 信用状况信息：涉及信用管理核心字段，显示用户整体信用状况，跟进用户授权的信息进行核心归类，主要包括信用额度、信用评级、资产状况、逾期情况、负债情况等；
4. 金融财务信息：涉及本金、利息、服务费、违约金、罚息以及外部数据调用费等模块，可以实现对盈利能力及流动性风险的量化评估；
5. 外部数据监测：当前的大数据风控涉及大量的外部第三方数据的调用，包括身份认证信息、电子签名信息、运营商解析、信用卡解析、央行征信报告解析、电商账户解析等，风控体系需要对调用量、有效性、成本和稳定性等进行持续监控，并对数据质量进行动态管理，具体统计项目需要视具体场景而定；
6. 资产转让信息：对于涉及外部资金的平台，需要对资产转让数据进行统计及管理，涉及受让方、金额、订单量、债权类型、期限、折扣、结算方式以及保证金比例等，具体统计条目视合作交易条件而定。

4. 风险库

风险库是对风险标签的积累，黑白名单可以基于身份证号、手机号、邮箱、用户名、固定电话等多维度进行积累及关联，使用黑名单过滤直接风险，使用外部黑名单命中是要及时存储黑名单数据。敏感词库可以通过大量的文本挖掘来完成，早期的行业经验可以完成部分积累，敏感词库可应用于通讯录分析、运营商数据解析、自媒体内容解析等环节。

5. 黑名单库

在申请人提出贷款申请时，金融机构会考察申请人的个人信用、流水、社保、所属行业、职业等各项申贷条件，其考察标准涉及多种黑名单，包括：

行业黑名单，即房产中介、医院、学校等禁入行业；

征信黑名单，包括存在连续逾期（无论金额多少）超过90天记录的申请人；

网贷黑名单，包括在其他金融机构有逾期信息的申请人；

法院黑名单，即失信被执行人；

冻结黑名单，即涉及官司或因违反政府有关规定导致个人银行账户被冻结的申请人；

止付黑名单，包括因银行加强管理、持卡人连续多次逾期或间断性逾期导致信用卡止付的申请人；

……

6. 催收系统

催收系统涉及不良资产的处置，涵盖短信提醒、电催、上门催收、法院诉讼、网络仲裁等众多环节，还涉及资产分配、线下还款、催收记录、借款人信息、逾期费用核算等众多功能。

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