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干货 | 消费金融风控全解析

中国早年的消费金融市场基本是银行消费信贷一家独大,消费形式主要以信用卡为主。近5年来,随着电商平台和互联网消费金融的迅猛发展,消费金融市场呈现百花齐放的格局,很多新的技术在金融风控领域中得到越来越多的应用。

消费金融行业的早期发展也出现过授信过度、息费过高、个人信息保护不足等问题。在崛起的信贷市场中,要在消费金融领域立足并长远发展,风控是关键。

1 人、商户、场景的风险点:层层把控

用户在信用消费时,一般会涉及消费者、商户和场景三个元素。风控也可以把这个消费链条通过这三个元素拆开,分别探讨针对每一个元素应该怎么做。

一是消费者角度。消费者的风险一般可分为欺诈风险和信用风险,简单来说,就是这笔钱消费者“想不想还”(欺诈风险)和“能不能还” (信用风险)。

衡量欺诈风险的一个核心环节是,判断一笔信用消费申请是否由信用申请人本人完成的。 这时,常见做法是,让消费者提供一些身份证明相关信息,以及一些的第三方数据授权。

相对越复杂的授权方式,如人脸识别等,核实的可信度越高,但同时对于客户体验的影响也会增加,这可能导致客户流失。所以选择一个可靠、体验好、流失低的授权核身方式,是一个需要综合考虑的问题。

二是经营风险的角度。例如,用户通过分期完成了一笔交易,但是分期周期还未结束,这家商户就倒闭了——这种情况在教育、美容、健身 场景下比较常见。如果一个12期的课程,消费者只上了3期该店就歇业了,消费者有时会认为,之后课程的钱就不用还了。

虽然法律上这种行为是违约的,机构可以对其进行催款,但是从实际情况和社会舆论的角度来看,大多数情况下是去做这样的催收是“不好”的事情。企业的经营风险往往是做风控时需要前置考虑的点。

三是场景风险角度。场景风险就是判断这个消费环境是否是真实的。通过一个虚拟的、伪造出来的交易场景套取交易激励甚至授信额度,是需要防控的重点。

这类似于传统信用消费的场景下,如果一张信用卡在国内不常被使用却突然有一天在国外一家奢侈品店有一笔巨额消费, 此时大概率情况下这笔交易会受到限制,或者银行会通过电话等方式,核实这笔交易的真实性。

2 数据、策略、模型的“冠军挑战”

在信用消费风控中的每一项打分、每一个预测都应该是“数据驱动” 的,这也意味着数据源本身非常重要。风控方可以对所采用的数据源(以及相应的策略和模型)用“冠军挑战”的方式筛选。

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