【小泰微课】美女风控总监王第讲解泰然金融风控体系~

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各位泰友,大家好!我是泰然金融风控总监王第,今天由我来给大家介绍一下我们泰然金融风控体系的相关知识及内容。

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本次讲解会分为四个部分:一、产品介绍;二、风控流程体系介绍;三、大数据来源分析;四、实际案例。

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在我们泰然金融的资产端主要分为四大类:一、个人消费分期,目前主要产品为口袋钱包;二、个人信用贷款;三、企业及商户的信用贷款;四、车贷。那接下去着重讲一下信用风控的主要流程。

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在纯信用借款当中,主要给大家介绍两款产品。第一款是我们自己独立开发的口袋钱包产品,口袋钱包是有向消费分期需求的群体推出的一款金融产品。它可以满足该群体的旅游、育、3C数码等分期的一些需求。另外一款产品是电商贷,电商贷产品主要是针对中小电商卖家用于解决融资难题的无抵押部分担保的纯信用借款。它可以帮助中小电商卖家更高更灵活的解决资金周转的一些需求!

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在制定风险政策的时候,我们会分为以下五大板块:一、产品设计;二、精准获客;三、进件申请;四、授信审批;五、贷中管理。第一部分是在产品设计当中,我们会设定目标客户群,包括我们的客户风险评估定价、盈利模式、运营流程及资源,这部分主要是由金融产品端的同事完成。第二部分精准获客,会分为渠道、直销、电销、口碑等四大类,这部分主要是由运营和市场的同事完成。第三类进件申请。借款人如果有资金需求,需要在手机端完成资料提交。第四,授信审批主要包括黑名单库、反欺诈模型、评分模型系统等等。

第五板块是贷中管理,贷中管理主要是包括电话回访,贷中预警来监测每个借款人的借款资质,那这五个板块当中,最重要也是最核心的是授信审批的环节。

接下来我重点给大家介绍一下泰然金融风控体系的管理框架,我们称之为智子风控系统,大家也知道,随着金融业务的形态的演进,数据对金融机构的风控而言是已经越来越变得不可或缺,在整个风控体系的根基,大数据技术的日益成熟,也推动了传统信贷数据之外在数据方面的应用。

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泰然金融的智子风控体系当中,会包括全业务的一些流程,获客、贷前管理、贷中管理、贷后管理等。在风控阶段,主要是由反欺诈黑名单、关系网络、数据权限、授信审批、风险定价、审批指引、行业风险、网络行为、贷中权限、贷后催收等等组成,

智子风控体系当中,包括强大的数据处理能力与建模能力。数据处理能力,包括采集、存储一些大数据,清洗结构化,利用模糊算法和人工智能对数据进行结构化处理,同时确保数据的准确性;在建模方面,利用统计与机器学习相结合,对海量的一些数据进行深度的挖掘。

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模块化系统当中,我们会分为审批、反欺诈、贷后催收、决策引擎。在审批环节,我们现在70~80%的单子是自动化审批,即使是在处理海量数据与多维度模型同时,以确保实效性。反欺诈模型,我们将内部数据与外部数据相结合,交互数据建立反欺诈模型和规则,有效的控制管理欺诈风险。

贷后催收板块是根据数据模型执行每一个人的贷后催收管理和催收策略,包括一些还款提醒、高危人群的催收等等。决策引擎是整个风控体系的核心,它会有强大而灵活的智能决策系统快速的调整,基于数据的信贷规则和模型。

在本次风控体系当中,最底层最基础的叫做反欺诈系统,智能化的反欺诈会借助于人脸识别、设备指纹、行为特征等一系列的前沿技术,结合专业的反欺诈系统,会部署和一整套规则体系,对于欺诈特征进行甄别,自动行为识别,并且快速准确的去拦截风险。

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在智子反欺诈模型当中,我们会首先对信息进行核验,如身份证、银行卡信息,是用于借款人的真实身份;反欺诈类,包括黑名单、多头借贷、违规违法等信息;信用类的一些表现,我们会分为信用记录、借款详情、逾期信息等等;用户画像会包括关联交易、一些交往圈、电商消费、运营商通话等数据。

让泰然金融的风控体系处于同行领先水平的,就是我们自己研发的智子评分系统。借款人提交资料之后,通过风控决策引擎的分析,都会有一套自己的质子分数,这个分数会包括历史数据、实时数据、风控模型数据、大数据分析等等。在实施数据当中它会包括风险评级、风险分析、风险预测几大板块,提供给风控分析内容进行竞调。

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那么大家也知道,所有的大数据的风控不能解决百分之百的风险问题,所以我们现在智子审核会有一部分是由员工来介入的,在给企业做竞调的时候,我们会问及到他一些企业信息,包括企业的年限、财务状况、历史违约数据、外部评级数据、负债情况、存货信息等等,还包括租赁合同员工人数、水电费来更加的佐证企业经营的真实性。

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当然我们也会对法人进行信息的核验,包括法人的稳定性、婚姻状况、个人资产、个人或者配偶的征信、社会关系画像,也会对上下游朋友同事进行侧面调查,来更加的去反映企业的风险状况!

在个人竞调方面,我们会主要核实它的两大板块,还款能力和还款意愿。在还款能力板块当中,我们会针对个人基础信息、学历信息、职业与行业的一些信息,包括月收入、信用卡的还款情况、按揭贷款的信息、负债情况、公积金的一些缴纳情况来核实。在还款意愿当中,我们会对于他的历史信用情况、违约能力、社会行为情况、网贷还款行为进行分析。

风控审核人员必须要在充分一些自身金融产品的特点基础之上,针对目标客户群体、数据情况行业特征等进行大量的研究测试之外,才能给出有效的风控决策,设计有效的风控模型,而且这些角色和模型会随着信贷表现数据的增加而不断的迭代优化,这是一个相当专业而且需要长期投入的工作!

泰然金融的智子风控系统,包括刚刚涉及到的大数据风控、智子评分之外,还会包括智子内部控制系统,内控会要求我们的审核人员进行审批制度的管理,审贷分离、系统派单,还有对审核人员进行一些考核,包括坏账率、逾期率和失误率的一些考核。

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审批制度我们会分为三级,初审、复审和终审,在审贷分离和系统派单,主要是为了避免道德风险和操作风险。

在大数据风控除了我们自有的内部数据之外,我们还借了一些外部的一些数据,最主要的会包括芝麻信用、白骑士、上海资信公司、同盾、鹏元,聚信立,宜信致诚等等!

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我们与这些国内知名的大数据公司有着紧密的合作关系,比如说我们会支付宝的芝麻信用分进行紧密的合作,我们还会与上海资信公司进行合作,上海资信公司大家可能不知道,我这边简单的给大家介绍一下。NFCS它是上海资信公司的简称,它的背景它的大股东是中国人民银行征信中心,中国人民银行中心大家都知道,是针对于银行卡、房贷、车贷这种有银行背景的征信的机构,那么对于上海资信公司,它主要承载的是一些网贷平台的一些逾期和授信的一些信息,比如平安、拍拍贷,这些大的一些品牌都会在上面进行资源的一个共享。

与同盾公司合作,我们主要是会获取借款人的一个多头借贷的一些情况,聚信立的话是来获取他手机运营商的一个通话详单,增信通的话主要是来获取它在其他平台的一些负面的一些逾期情况。

那么在智子风控体系当中,最后一个板块就是我们的催收环节,在催收的一个贷款当中呢,我们会进行一个细化的一个分工,由专职的催收作业人员根据风险的不同性质,实施不同的方案进行一个催收,最主要的一个方式是以系统自动触发完成电子邮件、短信催收以及电话催收的一个主要方式。

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那么除了我们自身的一个催收以外呢,我们还会跟全国各大的一些比较出名的外包的公司进行合作,跟他们强强联手,把我们的坏账率跟逾期率降到最低。

好的,那么接下来呢我们开始进入一个真实的一个案例分析了,我来给大家介绍一下,那在在整个一个借款的一个流程当中,如果借款人在有借款需求资金需求的时候,他会在我们的线上来进行提交资料。首先大家可以看到这个页面是他提交身份证的一些信息,包括身份证的正面及反面。

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那接下去大家可以看到,除了他提交身份证的资料以外呢,他还要需要来认证这么几项,这是一个很基础的一些认证,包括实名认证、芝麻信用分的认证、联系人的认证,最后是运营商的认证。

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接下来我给大家介绍一下这四项认证是怎么来做的,那么在第一个认证的事实名认证。实名认证的话主要是来绑定他的一张银行卡来做一个实名的一个校验,然后第二个认证的话主要是芝麻信用分的一个认证,芝麻信用分的话主要是他打开他的支付宝,然后来授权一下我们来获取它的一个芝麻信用分就可以了。第三个认证是联系人的认证,联系人的认证我们主要是会匹配他手机上的通讯录来做一个联系人的一个认证。那最后一项是运营商的认证运营商的认证,我们会让他在前端提供一下他的手机的服务密码,来授权我们去获取他的运营商的一个数据。

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那么在借款人这几样基本资料都全部提交并且通过之后呢,会马上进入到我们这个系统当中,那大家可以看到这是我们智子系统当中的一个环节,这些环节会包括它的一些借款的一些单号,还有他的这个产品名称,大家可以看到这个产品是口袋钱包,那还有他的这个基础的一些信息,包括姓名啊手机号,然后还有一些他的一些这个放款的一些状态。

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那在这些通过和拒绝的状态背后呢,我们会有自己的一套风控引擎来去更好地匹配每一个借款人的一个资质。那在这个自这个借款人当中,大家可以看到它是个人的一些基本信息,包括姓名、身份证号码、手机号、性别,包括它的一些年龄、户籍地,最主要大家可以看一下,他的这个人脸识别的分数是99点333分,那大家知道这个人脸识别的话是我在最开始的前端介绍的一个人脸识别这么一个大数据风控的一个环节,那满分是一百分,分数越高是证明越好的,就是说分数越高,就证明这个照片跟他身份证的照片是非常匹配的。

那么接下去呢就会看到我们的一个智子评分的一个分数了,那这一个借款人的话它的总分是660.5,那用户等级是B级,我们的用户等级也是会分为五大类,ABCDE,那A的等级是最好的,E的等级是相对来说是比较靠后一点的,那如果连E的等级都没有达到的话,我们可能在系统当中直接被我们的大数据的风控引擎直接拒绝掉了。

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大家要可以看一下,我们整一个智子的评分的分数呢会分为五大类,包括他的基本信息、历史信用、社交的一些特征、行为偏好、履约能力,那大家可以看一下,这个借款人的话,他其实占到他大部分分数增加的话,应该是这个信用历史的这一部分。

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在整一个智子风控体系当中,我们还会拿了一些比较关键的一些大数据把它展示到我们的页面当中,大家可以看一下,这个板块是一个数据关键信息的一个板块,那它主要展示一些第三方的一些大数据风控的一些信息,包括芝麻信用分,但这个人的芝麻信用分是716分,还算是中等偏上的,那同盾分的话是60分,同盾话是一个多头借贷的一个分数,那分数越高证明这个人的资质是越不好了,那这个人的话其实也是一个在中等水平线的一个借款人。

我们还会来获取一下它的这个运营商的一些信息,比如说大家可以看到他的这个通话数据分析之后,他的号码是否有被标记为催收电话,如果是被标记为催收电话的话,我们可能会要格外去关注,因为大家知道如果他近期经常有催收的电话给他进行拨打的话,可能会证明他近期的一个催收状况不是特别的良好。那还有的话是他的一个手机的一个入网的一些时长,包括它的互通电话的一个个数,他的每个月的号码的消费的一些金额等等,因为为什么要拿这些大数据?主要是来为了证明这一个借款人他的手机是否是在真实的使用的。

因为我们在整个智子风控体系当中呢,是有一个反欺诈的一个环节的,就是为了避免借款人为了来申请我们这一个产品的话,临时前一天去买了一个手机号来申请的这一个目的,也是为了规避它的一个反欺诈的一个情况。

大家可以看到,通过这么多的一些大数据的分析,虽然我们风控的人员没有跟借款人直接的取得面对面或者电话沟通的一些情况,但是我们从它背后的一些大数据去分析到他可能会经常去的一些餐馆,他经常会跟哪些快递公司进行联系,他经常去哪一家吃饭,经常叫哪一家的外卖,或者是他在其他的几家互金平台有哪一些借款或者是逾期的情况,其实我们都是了如指掌的。

所以通过我们的智子风控的一个引擎,通过这么多大数据的一个分析,才会最终去评出了他的一个智子分数,来真实的去反映这一个借款人的一个信用的一个资质。

我们每个产品呢都会有不同的一套风控的一些策略,那正确的风控呢首先是要基于实际情况去分析和识别欺诈一些原因的,那么针对不同的类型的欺诈呢会做出对应的策略和模型,那如果是一个伪冒身份的一个类型的欺诈,我就需要做一个信息的认证和人脸识别的一个验证,那么是以技术的手段来解决,如果是其他类型的欺诈的话,也要有不同的一个处理,则而绝不是一个单一借助一些外部数据就能够解决的一些问题的。

那么最后呢泰然风控的一个智子风控体系呢也在不断的去优化和迭代,从营销获客到反欺诈审批、贷后催收、预警,都要制定相关的这个策略和模型,形成一个完整的一个风控方案,才能更好的去为投资人保驾护航!

好了,今天的分享呢就到这结束了,啊谢谢大家的收听!


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1 个评论

tiger五只  白手起家  发表于 2018-2-7 14:44:37  | 显示全部楼层
确实漂亮

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