金融机构如何根据自身的业务场景制定风控模型?

　　金融机构的风控手段不在局限于传统手段，传统风控方法存在较大的局限性不能够满足金融机构高速发展的需求，主要体现在两个方面：

　　一是无法准确的分析用户的欺诈行为和信用风险

　　信用风险主要分析用户的负债情况、消费情况、收支评估、还款能力、还款意愿等方面的信息；欺诈风险主要是分析用户是否存在身份冒用、老赖团队、资质包装、中介欺诈、本人欺诈、交易欺诈等行为。

　　二是需要优化风控和服务的流程

　　因此，金融机构探索新的风控机制来突破遇到的瓶颈问题。

　　近几年随着大数据行业的发展，金融机构也深受其影响，传统风控下的瓶颈也迎刃而解，金融机构传统风控手段与大数据相结合使得风控能力大大提升，同时也间接的优化了风控和服务流程。

　　目前，金融机构的提供的个人业务主要是围绕消费分期、现金分期、理财产品、信用卡等方面，金融机构对不同产品会有不一样的审批策略，如对小额的分期业务审批要求就会比较宽松，对于大额的贷款业务则审批会较为严格，因此，金融机构可以根据自身的业务及客群来制定更加合理的风控机制，从而帮助金融机构提高风控能力的同时提升业务规模，降低运营风险。

　　那么，如何定制合适的风控模型呢?

　　首先，根据自身的业务列出关键问题，即需要着重风控检测的项目哪些，比如想大概的了解下申请人的历史放款情况，想了解申请人负债情况，想了解申请人历史逾期的情况等关键问题。

　　其次，根据以上这些问题寻找与之匹配的大数据产品，如偿债压力指数、贷款放款详情查询、历史逾期详情查询等大数据产品

　　最后，利用技术手段将这些大数据产品按照要求整合成完整的风控模型，并接入到整个审批流程中投入使用。

　　通过使用大数据，金融机构的风控专员可以快速的、准确的对申请人的客观信息进行风险排查，从而做出合理的决策。