消費金融風控模型的一點兒探討

近期就消費金融的幾個關鍵問題與幾個朋友進行了一下簡單的探討，將口頭討論整理了一下，在此分享出來，為方便閱讀，以問答的方式呈現。口頭整理非專業分析文章，帶到溝里概不負責。

答：消費金融的基本邏輯是收益覆蓋風險，因為較高的收益，消費金融容許的壞賬率就相應地就高於銀行，當然容忍度肯定不可能高達兩位數。

市場上為什麼會出現50%以上的壞賬率，我想應該是公司運營初期對市場進行冷啟動造成的，冷啟動期間，公司需要放出大量的資金用來測試風控模型和生成歷史數據，按冷啟動需要的時間周期和樣本數量粗略估算，消耗的資金就是億級的，所以，這也說明消費金融是一個土豪才能參與的市場。

問：風控模型真的有效嗎？市場上是否有通用的風控模型？

答：好的風控模型都是有效的，風控模型對於外部來說，就是個黑匣子，裡面裝了什麼內容，外面的人是不知道的，而且應該盡量避免被猜到。

但是一個風控模型用久了，部分條件難免會被人猜到，這就需要風控模型根據最新的情況不斷迭代和調整，以讓它保持持續有效，這也是消費金融公司的最重要的工作之一。

所以，消費金融公司基本上都會選擇自建風控模型，並且將它作為最高的商業機密。通用模型或者共用模型仍然是存在的，此處不過多討論。

問：模型和策略有什麼區別的？

答：一般來講，這兩個詞指代的是差不多類似的意思。不過行業的習慣講法是模型主要指選擇法的部份，如維度，評分等，策略主要指排除法的部分，如黑名單，失信人等等；

問：數據能覆蓋掉多大的信息？在消費金融中數據扮演了一個什麼樣的角色？

答：目前所能收集到的數據對信息的覆蓋量大概能只達到30%，所以在現有的數據條件下，消費金融的數據分析必定要以消費場景為基礎，缺乏場景的消費金融數據有如空中樓閣，缺失太多。

以炒菜來比喻，數據就好比食材，場景和經驗，技術等好比廚藝，不全在材料在好的廚師手裡也能炒出好菜，而再全的材料，廚師手藝差也很難炒出好菜。

問：數據能覆蓋掉多大的信息？在消費金融中數據扮演了一個什麼樣的角色？

答：目前所能收集到的數據對信息的覆蓋量大概能只達到30%，所以在現有的數據條件下，消費金融的數據分析必定要以消費場景為基礎，缺乏場景的消費金融數據有如空中樓閣，缺失太多。

問：關於用戶身份的真實性認證，目前有哪些流行的方法？

答：通行的就是銀行卡的幾要素匹配，做得好一些的就是人臉識別了，目前很多數據公司已經接入了公安部的系統，可以直接接入使用。

問：關於設備指紋對風控模型的輔助？

答：目前這一塊還只是作為輔助手段，主要用於反欺詐，如識別同一台設備多次申請貸款等，未來應該會有更深入的應用手段。

此處是我關於互聯網運營，互聯網金融的筆記，歡迎加我微信號交流：ljfex9

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