专业的风控团队和操作标准是风控体系中必不可少的，有专业的风控团队和部门，才能明确职责所在，各司其职；有规范的操作标准，才能让按章办事，避免运营过程的混乱。
在这些团队中包括了信用审查部门，主要对个人资料及征信的全面核查;还包括了资产评估部门，严格评估抵押物的市场价值及归属权，控制抵押率保持在合理范围;此外，还有相关政策部门，及时了解相关法律法规，避免违法，同时也确保每一项理财产品项目合法合规;风控体系中还少不了实地考察的部门，主要对每笔贷款现场进行尽职调查。另外，专业审批人员也是不可少的，主要是对工作证明与收入流水、连带资产证明、征信报告、还款来源证明等，核实借款者的基本信息。
2、账户管理、逾期催收
除了贷款前的风险调查外，借款过程以及借款到期后风控也应该到位，小额信贷业务不可避免会有一部分客户出现逾期及坏账，这就需要催收。催收有不同的方法和策略，这就需要相关部门有所把握，并采取不同的催收策略，以保证总体的风控水平，这部分工作也是风控的重要内容。此外，相关风控人员还会对部门客户、企业进行追踪，若有任何风险信号出现，立刻调整信贷政策。
3、风险准备金
风险准备金是平台从借款项目中抽取一定比例的借款存在准备金账户中，借款项目如出现还款逾期，第三方担保履行职责出现风险时，风险准备金能用以支付用户本金，尽可能降低投资者的损失。现在很多的平台的风控体系中都少不了这个风控手段。
4、第三方资金托管
委托具有中国人民银行颁布《支付业务许可证》的第三方支付机构进行资金托管，保证资金投向透明、安全。
p2p风控体系是一个整体，缺少任何一环都可能让风控的实力减弱，除了以上的一些方面外，个别平台还有资产抵押担保、分期还款、融资担保机构担保、创新信审体系等方面，当然还有例如木融宝这样质押模式的平台，这一类是比较安全的。此外，风控体系中还少不了网贷系统的安全维护体系，以防止黑客攻击、账户资料泄露、资金盗取等。互联网金融的的核心在于风控系统，这篇文章就给大家讲下风控模块里边的用户信用画像构建、反欺诈服务。
一、用户信用画像构建
说到用户信用画像的构建对于整个风控体系的作用毋庸置疑，不同的金融平台可以根据自身的业务场景以及能力构建自己用户画像，毕竟有些画像的数据自身没有也很难从其他的三方平台获取，所以构建的时候要根据自身的业务场景和公司情况量力而行。
用户信用画像的组成体系包括但不限于以下几点：用户身份信息、婚恋社交数据、芝麻信用、用户认证数据、消费收支数据、用户行为数据、人行征信报告、互金和银行黑灰名单、设备相关数据等。
1.1 用户身份信息
该信息的获取是这九大数据里边比较容易获取到的数据，其中包括用户的三身或四身数据、居住地、婚姻状况、子女情况、工作单位、职位、房产、收入、联系人数据等，该数据用途多用于贷前信用评估、用户平台入驻前的认证。
1.2 婚恋社交数据
婚恋社交数据在整个信用体系里边承担着一个什么样的角色呢？
其他数据类型可以看出一个人的信用水平、还贷能力，消费水准、用户行为等等，但是涉及到人格品质方面的评估就略显乏力了，一个人在家庭的的责任、社交的言论、人生的规划、社交圈子等种种产生的行为的数据，更能反映一个在当下社会主流的人格品质范畴属于什么角色定义。
在婚恋社交情况里边有几点数据尤为重要：家庭情况、房产情况、学历情况、生活作息、爱情规划、爱情账户等级、婚恋社交信用度、社交人脉圈等。
1.3 芝麻信用
芝麻信用在现有的信用体系里边也是占据了一定的地位，很多涉及到资金一块的信用认证多数会将芝麻信用列为评判标准之一。
其中主要包括信用评分、行业关注名单、申请欺诈评分、欺诈信息验证、欺诈关注清单、企业信用评分。
1.4 用户认证数据
现在用户的认证数据主要有几块，公积金社保、运营商通信、学历数据（学信网）、职业数据（脉脉、猎聘、BOSS等职业招聘平台的认证数据）
1.5 消费收支数据
消费数据在几个数据里边是比重比较重的一个，关系到个人的经济水平、偿还能力、以及消费行为的判断，消费收支数据主要包括以下几点：线上电商和线下消费、银联消费、银行卡收支、航旅出行数据等。
1.6 用户行为数据
用户行为数据可以将申请表单的填写时间和借款协议页面停留时间，作为参考数据之一。
1.7 人行征信报告
人行征信的数据就不用多说了，是金融征信取证的重要依据之一，包括用户的贷款信息、信贷交易信息、个人公共信息。
1.8 互金和银行黑灰名单
互金和银行的黑灰名单可以作为搭建风控里边黑灰名单的一个重要依据，黑灰名单里边包含信贷逾期名单、司法不良名单、多头申请和多头负债名单、团队欺诈名单等。
1.9 设备相关数据
设备的相关数据有几个维度的数据比较重要，设备的指纹和面部识别、设备硬件信息、GPS定位、设备安装APP数据。
二、反欺诈服务
不同的金融应用场景，有着不同的业务流程和环节，需要设计不同的风险检查环节和风控策略，构建完成基于场景、事件和规则驱动下的欺诈风险判别服务，通过灵活配置就能满足不同场景下、不同业务环节欺诈风险判定的能力。
理财应用：激活事件、注册事件、登录事件、认证事件、绑卡事件、活动时间等场景；
借贷应用：注册事件、登录事件、绑卡事件、充值事件、授信事件、放款提现事件等场景。
通过反欺诈模型、用户行为分析、风险信息库和反欺诈规则库判定客户的信用度。
2.1 评估维度
（1）身份评估模块
设备异常评估： 设备绑定认证、设备相似度评估、跨机构设备注册。
地理位置评估： GPS ip评估、陌生交易地区评估、跨地区跨机构、GPS定位与申请地址不符；
客户环境异常： IOS越狱、安卓ROOT、公共WIFI、疑似木马应用；
习惯相似度评估： 大小写习惯、阅览时间、客户输入法行为；
客户身份核查： 姓名、身份证、手机号、人体活体验证。
（2）信贷交易行为评估
交易行为：交易时间习惯、交易频率、短时间交易数量、交易金额；
（3）信用评估
欺诈信息库：设备欺诈库、IP欺诈库、账号欺诈库；
失信信息库：信贷逾期名单、司法不良名单、多头申请多头负债名单、团伙欺诈名单；
欺诈关联图谱：欺诈关联图谱。
2.2 反欺诈策略
（1）七大策略
（2）信贷全流程
用户注册： 三要素核身、客户端环境检测、注册设备是否关联多用户；
登录： 异常设备登录检测、异常登录地检测、异常登录IP检测、登录异常人脸识别
开户绑卡： 四要素核身、人脸识别、设备是否绑定多银行卡开户、银行卡是否涉及欺诈；
申请授信： 欺诈名单对比、失信名单对比、多头申请贷款对比、多头逾期负债名单对比、关联人欺诈名单对比；
确认用信： 虚假用信效验、信用行为记录；
提现： 同卡同出监控。
三、最后
本文章是作者学习内容的一些整合，最近在研究风控这块，有感而发，如果有什么好的建议可以下方评论，互相探讨下。消费金融的风控管理 把握命脉才有未来
消费金融的风控管理一直以来被人所诟病，无论是内部人员的自误，还是外部助贷的入侵。都在一点一点的蚕食着这个行业。
消费金融是金融的属性，必须要关注风险防控，要建设自动化的消费金融决策体系，要实现风险管理全流程的覆盖和控制，要建立全渠道的资产质量管理机制。
考虑到消费金融面临的种种风险，消费金融行业的参与者需要搭建一整套完整的风控体系，从贷前、贷中、贷后全面管理消费金融业务开展过程中遇到的各种风险。风控体系包括很多层面，如新产品上线的风险评估、渠道管理、反欺诈人工调查、操作风险管理、资产管理等。其中，借助科技手段进行大数据征信将成为行业未来发展的趋势。
多位从业者透露，互金行业坏账率已高达20%，并持续走高。
行业的负面毒素，已开始释放…
01 集体谎言
“一个令人尴尬的现状是，风控正在成为行业的集体谎言”，戴乐是一家大数据公司的CEO，他在此前，在互联网金融行业多次创业，各个领域了解颇深。
“多数的互联网金融公司，可能仅有一个‘黑名单’制度，‘黑名单’之外的人，都可以放进来。”戴乐称。
不可亵玩的风控部门，正在用一些极端荒诞的形式发展。
消费金融公司蓝领贷，在最开始的贷款规则中规定，需提供另外一家现金贷审核通过的截图和账号。
“蓝领贷的审核人员登录到其他现金贷的界面中，查看截图属实后，就通过审核”，多位曾在蓝领贷上借款的用户称。
后这家现金贷公司多次交涉后，蓝领贷才修改了规则。
蓝领贷的相关人员也承认该规则的存在，“我们已在今年6月份修改了规则”。
而这绝非个例。
一款专为游戏用户打造的贷款平台，只需客户提供支付宝截图、芝麻分截图就可放贷，最高授信金额5000元。
除此之外，还有很多平台，风控规则只有寥寥两条：实名手机和授权读取通讯录。
“只要可以能找到借款人的亲朋好友，可以打电话追款，就够了”，戴乐称，这样的风控，就是一个笑话，“这样的平台很多，如此操作的原因是，信审成本很高，要么是自己不想花钱，要么是没有能力做风控，就会采取投机取巧的方式”。
数字风控引领革新：
银行业内人士所达成的一个共识是，强调创新变革跟风控合规双轮驱动，已成为当下发展消费金融的着力点。
“全面风险管理是整个消费金融公司管理的核心。从银行的角度来说，消费金融本质上还是贷款，贷款就必须要坚持贷前调查、贷中审查、贷后检查。”中银消费金融互联网事业部高级总监伍纯刚表示。
事实上，近年来，银行业利用自身风控优势，一直在积极探索消费金融风险管理的有效模式。这其中，金融科技的应用释放了巨大能量。
在人口红利+技术红利+监管红利的多重利好推动下，未来在消费金融行业多个细分领域，估值超过10亿美金的公司将会很多，在场景、渠道、用户体量规模效应推动下，消费金融公司下一阶段的加速扩张才刚刚开始。
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