巴曙松教授在线问答：现金贷平台应建立怎样的风控体系编者语：现金贷平台现在多为一些在传统

编者语：

现金贷平台现在多为一些在传统金融机构难以贷款的用户提供资金，因此其也需要建立比传统金融机构更高要求的风险管理体系。现金贷平台可以利用大量的征信数据，引入大数据和人工智能来进行风险控制，其风控体系也覆盖了现金贷业务的各个节点。本文观点仅代表作者作为一位研究人员个人的看法，不代表任何机构的意见和看法。敬请阅读。

回答人/巴曙松

现金贷主要特点是额度小、周期短、无抵押、流程快、利率高，现金贷平台在为许多贷款无门、急需用钱的用户带来到便利的同时，其自身也面临着比传统金融机构更高的风控管理要求。一方面，现金贷平台的目标客户主要是收入和学历相对较低、并常常未被现有金融机构服务覆盖的人群，这些人通常没有信用记录，因而逾期率较高；另一方面，现金贷在线申请周期往往只有几天的时间，有的甚至仅有几分钟。因此，平台通常引入大数据和人工智能进行风险控制。

现金贷业务的展业过程当中，从营销获客到借贷发生，再到贷后的客户管理等等，每个节点都需要严密专业的风控的介入。

1、营销获客：风控需要观察分析不同渠道的人群特征，不断地调整优化投放策略，使得客户转化率保持最优状态。在降低获客成本的同时，从前端控制客户的风险。

2、产品设计：在现金贷产品流程设计上，风控也需要介入。在风险可承受范围内，不断优化进件流程，改善客户体验。

3、借贷环节：从注册开始，需要观察客户在APP上的行为特征，判断是否存在欺诈风险。通过绑定资料及本机上获取的各种信息，判定客户的还款意愿及还款能力，然后通过综合模型评估客户的风险级别，按照风险给予不同的额度及定价。

4、贷后环节：风控需要持续监控客户的还款行为，多头负债情况，根据客户行为评级给予不同的催收策略，在减少催收成本的同时控制逾期率。

现金贷平台建立风控体系一般采取内外结合的形式：一方面，自建风控体系存在可控性，适合本身有大量可用存量征信数据的平台；其优点在于采用机器学习的风控系统可以获取一手数据，得到更好的深度学习训练，较好的风控模型往往会体现为非常低的坏账率。另一方面，外包风控的好处在于成本较低、可以获得跨平台的行业数据，有效减少了多处恶意借贷的欺诈行为。

现金贷平台每小时平均处理数万笔借款提取和还款到账，不借助人工智能、大数据分析和云计算等金融科技手段，传统业务模式难以维系这样的放贷效率和风险分散化。一些现金贷平台结合对外合作采用两套风控体系，分别适用于没有借贷记录的新增借款人和有借贷记录的存量借款人。针对新增借款人的信用评分因子包括准借款人居住地的历史拖欠率、芝麻分、社交网络稳定性、平均流动资产指数、在线消费水平和信贷还款指数等；针对存量借款人的信用评分因子包括过去数月已还款额、未来数月应还款额、借款平均回收期限、信贷审批与提取借款间隔、历史与预期借款规模比较、借款人申请借款、逾期还款和拖欠记录的时间等。

此外，现金贷平台还会通过反欺诈系统建立三层防护措施。1）信息交叉核对：通过内外部数据库对借款人信息进行核对，如果提交的信息和数据库有出入则拒绝放贷。2）黑名单拒入：通过多个同业共享的黑名单数据库，对于有违约历史的借款人不予放款，仅评估未有违约记录的借款人资质。3）反欺诈模型：通过机器学习对借款人各项行为进行评估，识别欺诈可能，对于欺诈概率较高的拒绝放贷，对于欺诈概率较低的给予动态授信额度。

目前，业内一些金融科技服务商也提供了跨行业跨平台的反欺诈技术和服务平台。例如某些服务商的风控解决方案是联合上千家金融企业构建的数据库，从预防贷前申请风险、监测不良贷款记录，到贷后跟踪信用变化并提前预警，在所有信贷环节避免或降低平台损失。另一些服务商在贷前审批模块及贷后管理模块的产品销售、申请发起、扫描录入、进件审批、贷后催收等环节，提供欺诈风险识别、精准营销获客、循环信贷挖掘和失联用户催收等服务。

在过去，失信人只要违约记录不上央行征信系统便有恃无恐。但随着芝麻信用、前海征信等民营征信系统的蓬勃发展，失信行为带来的成本急剧上升，国内市场加速进入信用社会时代。央行近期受理了百行征信有限公司（俗称“信联”）的个人征信业务申请，互金协会以及芝麻信用和腾讯征信等八家征信机构入股。“信联”成立之后将接入互金平台的借款人逾期数据，有利于现金贷平台通过不良信用记录了解借款人共贷情况。

在美国，现金贷平台必须根据消费者金融保护局CFPB现金贷监管法案的相关规定履行风控合规义务：例如，根据有能力还款条款，平台必须有理由认定借款人有足够的还款能力才能够放贷，且平台必须保证借款人在还款后，仍能保证自己的基本生活支出和主要金融负债义务。因此，现金贷平台必须在放款前采取以下措施：核实借款人的月可支配收入状况、月度负债情况和月住房成本；估算借款人的生活支出成本，除去债务义务和住房成本后，计算借款人的还款能力。（完）

文章来源：悟空问答2018年1月17日（本文观点仅代表作者作为一位研究人员个人的看法，不代表任何机构的意见和看法）

本篇编辑：苏华清

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