消费金融风控篇--贷前策略（一）

常见风控贷前策略
金融风控里贷前策略主要应用于筛选目标服务客群，我们常见的风控贷前策略可以分为如下几类:

准入策略
黑白名单策略
反欺诈策略
信用类策略
准入策略

准入策略是风控中针对我们特定的客户进行“硬筛选”的一种规则策略，准入策略在实际应用中根据产品形态和目标服务客户有着非常多的类别和应用：

年龄准入：譬如某些借贷产品法律规定的借贷人需是18周岁到60周岁的具有完全民事行为能力的自然人。当然根据我们的产品形态不同，我们在年龄准入上也可以做很多的调整，譬如“xx消费贷”产品目标服务客户为22-45周岁内的非学生有稳定收入的青壮年人群等；

地区准入：某些特定产品根据某些区域的信贷表现，直接采取地区划分原则，在地区上进行拦截，譬如 “xx省xx市xx区的客户拒绝”，这样的策略虽然简单粗暴，但在实际业务使用中也是考虑到贷后以及信审信息后，确实该区域存在不良的表现，在贷款规模受限的早期或其他原因下确实会帮助业务分析人员去做更好的决策

资质准入：资质准入在一些小微企业贷或消费贷中用的非常广泛，譬如小微企业对企业注册规模，交易流水，法人司法关联等都有要求，消费贷中对消费者人行可查贷款总额，多头情况等

黑白名单策略

黑白名单策略主要是其实大家很好理解，主要是根据我们可查得的无论三方、人行、司法、本产品上客户的情况设立的名单库策略

黑名单库：黑名单库是每个公司内部积累的名单数据，这些数据主要是为了公司已经认定的非可靠人群进行平台借贷。对于黑名单库的设计上有以下几点需要注意：黑名单的种类可以涵盖客户电话、身份证等关键要素，也可以是公司名称、地区地址等类别，来源可以是来自根据公司信审和贷后表现积累的重度逾期客户或者人行、三方数据公司、法院执行等渠道获得的数据。黑名单在设计的时候还有一个注意点是黑名单有入库操作，也要有加黑时间以及出库操作，因为并不是所有的黑名单都一成不变的。

白名单库：很多人都明白黑名单库的作用，对于白名单库怎么使用可能有点困惑，白名单其实是对于平台内部审核后相对优质的客户走的一种“绿色通道”，譬如某些公司的“员工贷”就是将内部员工都加入了白名单。在公司不同的产品矩阵中也存在A产品的优质客户往B产品引流的白名单操作。那白名单有什么好处呢，其实最大的好处就是提高了优质客户在平台的粘度，提高了矩阵产品的用户数量（降低获客成本），当然对于白名单客户有很大一部分不需要再去查外部数据源，数据成本这块会下降

反欺诈策略

反欺诈策略主要筛选欺诈人群，欺诈人群根据欺诈主体的不同大致上可以分为第一类欺诈、第二类欺诈和第三类欺诈，因为欺诈识别相对而言内容比较多，具体关于欺诈策略的制定我会在后续的文章中阐述，这里简单对欺诈策略做概述。 我们制定欺诈策略主要可以从以下几个类别方向：

欺诈身份识别：设备端人机识别，二维码，虚拟机猫池识别等
欺诈行为识别：用户app页面上生物行为探针识别，用户信息缺失等
关联欺诈：人以类聚，物以群分，业务上来讲，某些客户若与欺诈客户之间若存在联系则相对而言这些客户欺诈概率较高，这可以用标签传播，pagerank，社团发现等算法挖掘
团伙欺诈：通过贷款中介或者团伙性、区域性的欺诈行为屡见不鲜，这种行为也可以用相应的策略和算法识别
信用类策略（见下文...）

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