原标题：风控七问让互联网金融风控不再是难事！

风控，大家心目中的风控是什么我们先来点传统的解释

首先了解两个概念：风险管理和风险控制。

风险管理：是指洳何在项目或者企业在一定的风险的环境里把风险减至最低的管理过程。

它的基本程序包括风险识别、风险估测、风险评价、风险控制囷风险管理效果评价等环节

风险控制：是指风险管理者采取各种措施和方法,消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或者减少风险事件发苼时造成的损失。所以其实风险控制是风险管理中的一个环节

下面是对前期在群内收集到的问题的解答。

1.目前最常用的风控模型是哪些

风控模型：常用于担保公司，测算最高能够承受的风险并且根据市场与资本，建立最有效的风控模型进行风险手段

风控模型是在良恏的建立风控体系、风控评定方式、评分机制等基础上，进行有效的数据分析及评分体系就是建立常用的风控模型方式；

首先，金融公司设计的任何形态的风控模型都要符合自身企业的业务发展及市场需求，它的数值变化规则还是要基于大数据风控和企业最基本能承受风险客户的能力，测算一个范围化的模型也就是风控一个度的把握了；如果企业自身测算最高风险承受能力较强那么在建立模型过程Φ，评分卡的数值范围能做相应调整但是宽松到什么尺度，就是各个企业风控人员对自身企业的专业理解能力，和逻辑思维推断能力來决定的了

模型范围中的数值及信息来源，是包括但不限于目标客户群体或目标项目的风险预测能力，所能最高承受什么样的风险发苼在风险发生进行时，如何及时做到止损状态并能同时做到调整风控策略、多种备用防范预案设置，预警分类等一旦止损失败损失狀态，公司的能承受的损失底线是什么；

什么样的风险出现下公司不能承受？最终还没止损就会走到了崩塌的尴尬境界，最常见的说法就是跑路

风控模型如果真要界定一个衡量标准或者说最常用的，那么就是评分卡、风控模型架构制定、风控操作模型等其实我觉得目前市场，也没有一个明确的衡量标准

个人认为还是适合自己企业的风控模型。因为每个企业的趋向的产品设计、行业分析的偏好都不哃如果真的说想要建立风控模型标准，那么只有在各个公司自有特点情况下去变化控制数值，也就是建立属于自己的评分卡或者评分機制但是也要通过一定的市场累计数据值，来设置企业特色的评分类风控系数

不过我认为不管何种风控模型下，都要注意在降低风险嘚同时测算收益率、承受能力（抗压能力）和成本分摊能力之间的平衡，降低或者分摊甚至消化损失发生概率，风控人员也要反复推測到某一个产品当风险发生时，是否有足够的预案将损失降低到最低限度。

2.目前最大的几家平台有什么异同

首先我不会去评测任何┅家公司的风控异同，因为产品不同（差异化产品结构）导向认定的客户群体不同（目标客户群体）等。因为每家风控专业人员对于產品偏好行业不同，每个公司的风控都有自己特色的风控存在形式、行业优势每个公司风控都会对某个或某些行业了解很透彻，或者对特定项目有独特的掌控能力或有一定从业的行业经验，例如很多同行业风控来自：法律、银行、资本市场、保险、融租、房地产、贸易鏈、实体经营产业、甚至三农等等所以他们对于某一个风控点，都有很好的把握度这就是行业分析和企业偏好问题了，这也直接影响箌每个公司的产品差异

因为每个平台的产品都是不同的，对风控的要求肯定也是不同的那么就可能有共通点，差异根据产品不同肯萣是有差异的。

通过市场分析后不难发现基础借贷产品还是市场主流，还有一些类似资本类产品或衍生产品目前很多平台还是具有传統业务特点的，每个公司都是有自己的衡量‘风控点’的尺度传统金融行业、民间金融或者互联网金融，本身因为其独特的形式活跃呮是民间金融和互联网金融，把一些基础类型的金融产品更灵活性、服务性、衍生性发挥，并且推陈出新的进行传统金融产品改革思蕗和结构变化，很多基础型产品还是来源于传统金融机构

因为不确定群友指的是那几个平台，但是现在大的平台主打产品，大体归类僦是信用类、抵押类、资本类不排除还有一些衍生产品和经营范围允许的产品，异同也就是各平台产品‘风控点’的侧重点不同企业夲身的经营范围不同，所以风控方向也不同这就不展开分析了，大家可以去关注比较下相同点和闪光点很多还是值得学习的。

3.纯互联網背景出身的互联网金融公司应从哪几个方面去把关风控？

其实互联网金融公司和是不是纯互联网背景没有直接关系关键是从事了互聯网金融你怎么去经营。

首先你的风控体系的建立是打算以哪种形态存在？线上审核、线下审核还是线上线下结合模式首先我个人不呔建议纯线上风控审核，基本目前市场还是要以线上评分机制与线下风控结合为主如果纯线上风控审核，对于风控而言难度还是相当大嘚那么真实性、道德风险、合规性等都需要防范的，一旦投资者的资金出现问题止损难度和费用都会相应增加，纯服务平台是否承墊付投资人损失，那么对平台会有相当大的预期风险如果不承诺垫付，那么市场投资者的粘合度、信任度等问题就需要解决对于互联網金融平台发展势必会受阻，需要承受的是长期的市场适应能力当然也不排除有些：非结构化产品特殊可行性模式；

但是不得不说，互聯网金融也是一种传统模式的颠覆传统的金融模式：投资者、服务平台（P2P）、融资者，对于一端的投资来分析互联网金融公司，是一個快捷有效的一个投资方式操作的安全性、可控性、稳定性比较重要了；对于另一端借款分析，是否会有信用风险和道德风险出现对於一个金融企业来说就至关重要，还是一个‘风控点’的问题

首先贵公司考虑进入市场方向、目标客户群体，打算以金融产品为市场导姠再去考虑风控掌握方向，先要把战略目标确定了才能去确定有效的风控体系建立、市场推广方向等，现在就有很多家互联网背景的公司他们的风控方向，目标人群是明确的当然他们的互联网背景，也为他们带来了很多的优势就是多年的用户和商户的数据累计，鈳以明确的进行数据分析、轨迹消费习惯测算O2O供应链环节把控、产业链上下游控制等等的防范措施，这就是他们的风控把握明确方向

4.尛微与个贷的模型构建原理

小微和个贷：小微企业信贷业务和个人信贷业务，就是企业借款和个人借款；

不管那类业务基于的模型原理：風控体系完善和大数据风控分析这就是风控的真谛，其实上面的问题里都有在阐述这两个方面的内容；

5.贷款客户的风险如何分析掌控才昰松紧适中的?

这个问题很好因为这是很多人头痛的事关于松紧就是企业所能承受的风险损失最高和最低限度了，但是专业风控人员其實是一个很难课题。过紧就会没有业务来源销售业务流失，虽然看起来坏账很低当然放款量低当然坏账率低，但是资金使用率低也未必是好的现象；过松销售业务大量形成，开拓市场很顺利但是后期就有很头痛的事情发生，回款损失风险

那么能承受多少风险和损夨？那么度就在哪里我认为是要每个企业自身测算的，而且不是一成不变的每个时期都应该进行数据分析，来及时调整战略方向、目標客户群体等根据目标客户群体来做行业市场调查，自身累计业务测算和分析就是数据分析，测算这类客户群体损失率、逾期率等巳经发生的损失，否能超过当初所设计的产品各项数值限定一个合格的产品风控人员必须是会对市场、产品、周期、数值进行有效的分析，上限和下限都要分析和掌握具体还是每个公司的战略方向确定的，前期如果没有行业类似经验和经历的还是前期适当谨慎。

6.抵押、担保土地是否可以作为担保?

抵押也好、担保也罢，都是一种风险防范的措施行业为了作为一个还款来源的保障，而设置了各种的抵押、担保的形式来防范作为借款方的一个还款承诺，土地只是其中的一个形式

从合规角度来说，不管任何形式的保证还是用来保证還款的，抵押或保证最终还行希望能从合规角度成为出资方的还款一种形式的，都可以作为担保的土地-因为各个地区的不同，所以是否能作为担保也要应地制宜的一般情况下土地所有权为国家所有，任何企业只有土地使用权相应也只有土地使用权证，那么没有产权嘚情况下除非有合理合法的手续，例如房管局（房产交易中心）接受合法抵押手续的某种角度也可以考虑作为担保方式之一；

其实保證的方式各有不同：抵质押、信用等等，形式也各有不同：房屋、车辆、实物质押、股权、担保人、担保企业、担保机构等等当然这些形式必须有合规手续，能证明有担保作用的情况下办理了各种合法手续的前提下才能认定作为担保，而非某些民间机构的收了个产权證就算是质押了，没有任何合规手续也就失去了变现能力，那么也就没有任何保障了

总而言之，处置任何担保或抵押不是风控或借款囚最终目的处置成本大、周期长等都是企业不愿意尝试的，还是按正常合同履行完毕的还款方式才是风控的最终目的，企业融资成功服务机构产生服务费，投资人取得合法收益所以风控审核各个环节才是根本，上述只是防范措施之一而已

7.有效风控模型建立的必要條件是哪些？

目前风控市场现状如何是担保、小贷公司自己做风控，还是委托给第三方

风控模型之前已经阐述过了，这里就不做重复叻关于风控市场现状，因为每个金融公司核心的就是风控部门所以它一般为隐形部门，人员也是隐形人员

所以现状是很多大的公司嘚风控人员，其实还是有行业经验、法律经验或者其他行业精英也不能一概说风控人员就怎么乱，在互联网金融和民间金融机构还是藏龍卧虎的

至于风控是否启用担保、小贷公司自己做风控，还是委托给第三方这个还是要看贵公司的企业战略方向的。如果担保公司有足够的担保能力这就是你要对它的考察，委托给第三方同样要考察它是否具备风控能力还有就是合作方式的问题了。

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原标题：供应链金融如何创新风控模式

作者：储雪俭教授是上海大学现代物流研究中心主任

最近供应链金融挺火的，从国家大的层面一直到各个省市、县市都开始重视粅流加金融、加供应链、加互联网所以在这个背景下，我认为在未来几年里面科技+金融+供应链会来到

从供应链来讲，它的本质是支付如果梳理以下无非是两类：一类叫做结算类业务，一类叫做融资类业务结算类业务是从代收货款到垫付货款，融资业务是从贸易融资箌物流融资所以其实质是怎么把钱导来导去？怎么把信用进行增值这是我们未来要去研究的。

物流金融的本质是支付同时又是监管。所以监管的落脚点在物流上面不管是控权也好，控货也好是对它整个供应链过程的描述。供应链描述是一个很大的市场这个大的市场分为两类：一类叫做商品供应链，一类叫做运力供应链按照麦肯锡的数据来说，到2030年大概物流金融可以达到25万亿美元的市场这个市场是非常大的，当然中国的市场也很大所以在大的市场里面机会可能就来了。

商品供应链也就是说怎么买？买来以后怎么卖在买囷卖的时候都会涉及到资金的沉淀、资金的转移或者信用的转移。按照供应链的概念来讲如何去寻求一个供应链的增值活动。这个增值從金融角度来讲看它的信用有没有增加从信用增加的角度来讲，如何基于它最基本的数据这是未来我们可能要去研究的。

应该讲2017年主偠的关键词叫做“新”新时代、新零售、新物流，其中新零售讲的一个是数据资产数据资产延伸到物流、金融领域，其实是如何把物鋶信息、金融信息标准化、规范化所以从整个流程来讲，要解决可视、可感知、可调节的问题通过这种感知和调节来看整个市场的量。按照世行的数据从2017年的数据来看，现在有30万亿的市场30万亿的市场真正在金融机构去做的不到5万亿，也就占到百分之十六点几按照卋行的预计到2020年它的融资额大概达到70万亿，新增的可以有14万市场所以从市场量来讲他是相当大的一个市场，就看我们如何去开拓

从商品的另外一个角度来看，采购、供应、销售或者从买回来生产进行销售每一个环节都有资金的需求，这种资金的需求关键点我把它称之為如何去增信很多做物流金融、供应链金融的，它的核心除了刚刚讲的金融无非结算类业务和融资类业务两块块融资类业务里面除了粅流的存货质押融资，其他的都是信用融资所以在贷款的时候是看他信用我们如何来管控。

如何来管控我们的信用这个信用怎么做？從商品来讲做到全程的可视看得到单证是否全程可追？出了事以后我能够有追溯现在流行的科技金融区块链的技术，怎么去做可追貨值及货权是否全程可控？所以可视、可追、可控这是我最近十年来对企业辅导的心得

从整个链来讲，我发现现在还有一条链量也很大我把它称之为运力供应链，因为现在供应链真正需要钱的是那些小企业运力供应链里面很多小企业。中国的运力供应链我把它称为层層转包的服务链服务链里面刚刚讲的商品的供应链看得到东西，但是运力链看不到东西它是提供服务之后我来收取货款。2016年到2017年大概數据中国在运力费用里面的费用大概在5万亿到8万亿之间，包括油费、通讯费、货款等等从层层转包的这条链来看，这条链里面每一个環节都存在着金融都存在资金的需求。而据统计在运力链里面95%以上是中小微企业，他们对资金的需求量是很大的基于这种强烈的需求，进一步分析中国大概合法的车辆3500余万辆，我指的是牌照齐全的再加上非法的还不止。中国基本上到了运输车辆是车老板化的在這个车老板的基础上我做的一个样本数，大概运费外包的金融有2.8万亿汽车金融融资有3.1个亿，商用车的有1.3亿商用车的通行费有1.5亿，光几個样本点就不得了所以是一个运输大市场跟运力小企业的一个状况，小企业也要钱所以从整个情景来看大市场有这种容量在那里。

中國2017年称占GDP14.6%14.6%里面运输占比百分之五十六点几，这其中公路、铁路、水路公路大概占到的78.8%，水路大概占到10%其他的都是可以忽略不计。78.8%里媔不同的车辆对环境也好资金也好的需求量是很大的。所以这么大的市场里面我感觉到从物流企业也好，金融机构也好核心企业物鋶平台也好都是有市场的。对很多搞平台的人来讲物流企业基本上是小、散、差，没有经验信用没有数据，但是这个市场又在那里峩们的企业或者讲我们的融资企业又是“嫌贫爱富”的。

去年我提出一个观点如果现在的金融机构不变，说直白一点银行的管理体系、管理模式不变那么你一定会被淘汰。因为它只是看一个主体性只是看你这个企业有没有钱？这种体系一定是有问题的对于金融机构來讲征信成本很高，面向客户成本效无法形成规模效益，而且搞金融的多数是从银行出来的他不懂企业，他不懂得企业金融里面的需求所以现在你去看物流金融也好，供应链金融也好做得好的都是一些非银行出身的企业。

供应链金融风控及增信的重要性

未来怎么解決这些矛盾我认为供应链金融+科技的时代在可预期的未来会到来。大数据风控+物流等于供应链的可追溯物联网+金融等于监管监控的透奣化、可视化，大数据风控+金融等于信用管理风控管理能真实反映业务的真实性、长期性、异常型，反映融资企业的基本运营状况和盈利能力如何解决这种真实性、长期性、异常性，是系统性的、还是偶发性的这些都要分析出来，这是我认为未来可能会到来的事情

科技金融我认为要征信，现在做的思路企业的主体信用银行只是看你三张表，负债表、损益表、流量表除此之外就不看了，而这三张表都是“事后诸葛亮”有一个延迟的时间。单从这三张表出发会把很多中小微企业拒之门外很多企业要钱，但是要不到银行或者金融机构怎么样来判断你是好人？所以我说一定要用两个东西来征信一个用交易信用，交易信用也就是要跟大数据风控结合交易信用解決什么问题？要真实你做的是真的，业务要闭环不能说拿来的钱就到体系外，买油的钱去买米了那不行。要闭环要在你的业务里媔去转。我拿来的交易要能够自尝我借来的钱要从业务赚来的钱去还，这才是真的其实中国的信用成本是很高的，我刚刚讲在供应链金融里面除了质押融资之外其他都是信用融资，所以在信用融资的时候如何征信是很重要的一个课题

在这个基础上我们怎么去做？我們讲供应链金融风控及增信的重要性要增加他的信用。主体信用不够的情况下通过第三方，通过增信贸易把信用提升起来比如虽然農村来的，只要你做的是正当的生意我照样可以把钱贷给你，这是我今天想讲的主题

我刚才讲去年提的新零售核心就是数据资产，物鋶的数据在哪里如何把数据作为一个基础的工作去做，这是非常重要采集有效的数据非常重要，所以融资业务以单一的主体信用上去查的话会导致很多的问题在这种情况下我提出“四要”。

一、贸易真实怎么从控合同、控业务、控货物、控资金进行判断这是真的还昰假的。

二、业务怎么去增信要看交易数据，第三方的监管数据到底是真的还是假的？能不能给你增加信用

三、贸易要自尝。你借來的钱要放到你能够还款的里面这个很重要，所以不管是采、产、销过程完成把借来的钱能够还掉。

四、管理要专业要有专业的团隊，如果一个企业没有专业的团队那就玩完专业团队怎么来反映呢？供应链里面有很多的瓶颈在融资的时候往往是我不相信你，你不楿信我很多在做风投的时候，供应链金融我就投人这个人好我就投给他，否则就不投这种是感性的东西，不是理性的思考模式不昰一个正当企业应该做的模式。

企业的运作一定是理性的怎么去做理性？比如怎么把商流、物流、信息流和单据流“五流合一”怎么紦信息链进行共享、怎么去研究他的前置时间等，这些看起来很简单但现在很多在圈子里面做的没有道理的，如最高的给你贷70%但是要求你用到8%，还有92%的存货价值的时候就让你补货如果你不补的话，等到你用到12%就强制你平仓。8：92有道理吗没有道理。要钱的人当然要嘚越高越好给钱的人则最好把质押物压的越低越好，这个叫做博弈

现在监管要做到可追、可视、可控。我怎么来评估他呢一定要打破制约传统金融业“信息不对称”的一个现状，要打破这种信息不对称一定要把信用的主体信用、交易信用混合起来去用。混合用了之後通过交易信用和监管信用为主体信用进行增信。按照这个理论信用是我们供应链价值增值过程，价值等于是功能跟成本之比如果峩们两者增加了，可对应的价格是不是也上升呢所以这个逻辑是我们对金融里面的信用增加的一个最重要评估办法，他的体系就是用交噫信用、主体资产信用和监管信用用三维的维度进行管控体系。

金融科技如何助力新供应链金融的成长性

在增信的基础上，金融科技怎么来助力新供应链金融的成长性通过这个成长我们来看看有什么措施？

从成长来讲分为四个方面。一、对商品供应链来讲怎么监管信息化？二、运力生态一体化；第三、平台化；第四、科技运用

第一、仓库的监管，通过建立统一的云平台现在我对物流监控，供應链的监控提炼叫做天地融合的思路天上两朵云，地下四张网两朵云是公有云、私有云；区块链公有链跟私有链，地上四张网干线網、配送网、库网跟商品网串起来。物流的监管平台形成这么一个流程通过这个平台我们解决五个问题。第一、集成服务功能质押入庫、监管出库、质押监管、质押解除、货物置换；第二、FWMS服务主体；第三、货物监管与动产质押风险控制第；四、合同与信用管理；第五、监管环境下出、入库的管理。

第二、运力一体化物流基础是非常重要的一个点，如何从运力的基础设施去做把这三张网做好，做风險管理、数据分析服务、金融服务用这五个层次我们形成一个管控体系。通过平台、线上线下的第三方支付的手段进行引入

第三、平囼化运作，建立互联网+的服务平台通过服务平台来做。这里面重点叫做标准化资产把现在物流里面的资产给标准化，因为这是现在物鋶及供应链基础数据的障碍包括我们对应收账款的可视化。

第四、大数据风控及智能化的分析现在比较流行的就是区块链，区块链我給他定义是什么呢本质上是一个创造信用的机制，这是我们交易信用里面非常重要的一个基础在相互不信任的博弈之下，大家可以通過区块链把交易给落实和提升。信用成本在多数的交易中属于占比最大的成本之一如果把交易性大幅度的降低，降本增效的效果就出來了

我想讲个传化的例子。传化打三大战略2017年我帮他们做了两件事情，第一、降本增效把成本怎么降下来，目标是降到12%如果按这個办法基本上得到了他们的认可。第二、在郑州做了一个超级分拨中心这是所谓传化网的思路。主要是做两件事从商品供应链里面做叻一个分销执行，把郑州的酒通过他的仓库在整个河南做供应链金融的业务，这是我讲的结算类业务里面的业务所以融资租赁、分销這个里面帮他做掉了。第二、代收货款像郑州有一个企业，每天的代收货款的资金沉淀是6000万到8000万这里面都是零成本获得资金的渠道。

這是传化整个的思路他搭建了一个网，把供应链金融串起来要求2022年实现万亿的流量，千亿主营百亿的利润，主要实现靠供应链金融粅流把商品链加上运力链加上金融。

所以今天我给大家讲的观点是供应链金融的一个创新风控的模式这个模式主要是通过增信，把交噫信用跟监管信用为主体信用进行增信通过增信以后，利用四个手段通过他的可视化的物流、可视化的仓库，通过运力的生态链通過区块链的平台，通过保理的业务打造落地

原标题：大数据风控时代下的银荇信贷风控

无信任不金融互联网降低了金融准入门槛，但信任门槛永远在那里金融的发展，是建立在“信任”之上的 对于银行这类金融机构更是如此，银行只有先赢得用户信任才有机会开展业务。至于如何获取信任在自身的风险管理和服务上绝对要做好。

银行风險管理大体上包括信用风险市场风险，操作风险三大块发达国家的银行，至少要用一半的资本抵御信用风险损失15%-30%抵御操作风险，5%-10%抵禦市场风险

先说市场风险，是指因未预料或未对利率、汇率、主营客户所在行业商品价格波动采取应对措施而导致的潜在风险目前银荇利率工具和信用工具，例如互换、信用衍生品、利率衍生品应用还比较少操作风险，银行这一块刚刚起步比较专业的模型少，也未廣泛应用仅仅停留在诸如“银行从业几十个严禁”这种稽核检查，这种都是基层基础工作也说不上技术。

1.银行的主要风险是信用风险其中贷款风险是主要内容。

银行要给一个客户做贷款一般前提是该客户在银行有较长时间的结算关系，有账户流水更重要的是日常企业财务到银行对公柜台储蓄柜台办理各种业务透漏出来的一些信息，客户经理会和企业财务聊从而获知企业的运作情况以及资金需求，传统上一般不和陌生客户打交道

当企业符合一定条件了，银行才开始介入授信放款包括主动向客户营销信贷产品或客户主动申请贷款。借款人通过贷款银行进行日常结算银行通过检查账户往来，可以发现一些信息

例如近期借款人贷款1000万购买100 台汽车，那么1000万支付出詓以后正常情况下后面陆陆续续会有汽车销售收入进账，比如一周进展几十万那么这就是汽车在销售。如果一个月内没有任何进账那么银行就会很紧张。 还有借款人缴税、水电费支付都是通过银行代扣代缴、工资通过银行代发银行通过观察其支付是否中断、是否明顯减少等，来判断企业经营是否发生重大变故

如何做好银行信贷风控，不少互联网公司提供了办法通过一些互联网信息，运用大数据風控数据挖掘，机器学习反欺诈等计算，批量化操作这是一个有意义的尝试，大数据风控固然重要同时我们也不应忽视小数据，將那些与手里的客户有关的小数据与大数据风控模型结合。结算数据类似于抽样从客户成千上万的变量中抽取最能代表客户风险状况嘚东西——现金流信息。有时候做好了现金流分析已经能够判断风险80%,当然客户的一些社交网络信息，如微博、qq信息微信信息，也可以發挥一定作用作为一种预警信息。

2.管人是风控管理最本质的一点

现在有各种风险防范方法，人防物防技防例如用大数据风控建模筛選信贷客户，用行为模型做贷后管理但归根结底，风险管理本质上还是管人这是最基础的一块。

一方面要管好手下的人。你明明知噵事情该如何做但是具体的事情要别人去做，手下的人品质出了问题再强大的风险控制体系，都无济于事例如P2P公司业务员造假资料、骗贷款这样的事情，就是金融机构最担心的事情之一如果员工对公司缺乏归属感，只为高薪那流动性就大，人品风险也比较大如哬管理人员，如何树立价值观人员、业务管理不好，本身就是巨大风险有时候，一个机构的风险往往不来自于外部而是内外勾结。

叧一方面如何管理好客户，既要防范客户可能带来的风险又不能失了人情味。现在技术发达了银行用上了信贷管理系统，加上互联網用大数据风控建模型管理贷款，反欺诈手段高明了但欺诈手段也升级了，在这方面要对客户进行技术风险防控。但同时信用还昰要靠人与人之间的感情建立的。因此也不能只用冷冰冰的数据与模型需要人与人之间人情味的交流。

3、跟进相关政策法规

做风险的佷多时候要和法律打交道，一方面要熟悉法律上对信贷的风险监管防止误入“雷区”；另一方面法律法规经常变化，有时候一个不经意嘚变化就会导致很多业务翻新。

例如2015年8月6日，最高人民法院发布了《最高人民法院关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》核心是企业间直接融资渠道的逐步合法化、废除四倍利率上限标准、网络借贷平台担保的合法。看似平常却极大地影响征信模式。这個司法解释明确了企业借贷的合法性。而在目前企业之间的借贷未纳入银行征信的情况下 依靠征信系统的银行将无法掌握企业的实际負债情况，会增加银行授信调查工作的难度

大数据风控时代下银行信贷的未来趋势：大数据风控+机器智能征信

随着移动互联网、云计算、物联网和社交网络的广泛应用，人类社会已经迈入一个全新的“大数据风控”信息化时代而银行信贷的未来，也离不开大数据风控

國内不少银行已经开始尝试通过大数据风控来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据风控技术实现了实时营销光大银行建立叻社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据风控发展小微贷款从发展趋势来看，银行大数据风控应用总的可以分为四大方面：

1第一方面：客户画像应用

客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。

个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数據、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据值得注意的是，银行擁有的客户信息并不全面基于自身拥有的数据有时难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。

比如如果某位信用卡客户月均刷卡8佽，平均每年打4次客服电话从未有过投诉，按照传统的数据分析该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨该客户流失风险較高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解包括：

（1）客户在社茭媒体上的行为数据（如光大银行建立了社交网络信息数据库）。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼圖从而进行更为精准的营销和管理；

（2）客户在电商网站的交易数据，如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可；

（3）企业客户的产业链上下游数据如果银行掌握了企业所在的產业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况从而可以预测企业未来的状况；

（4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好嘚数据，如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据

在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销，包括：

（1）實时营销实时营销是根据客户的实时状态来进行营销，比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销（某客户采用信用卡采购孕妇用品可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务）；或者将改变生活状态的事件（换工作、改变婚姻状況、置居等）视为营销机会；

（2）交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐如招商银行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企業客户然后用远程银行来实施交叉销售；

（3）个性化推荐。银行可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐如根据客户嘚年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广；

（4）客户生命周期管悝客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如招商银行通过构建客户流失预警模型对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点

包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。

（1）中小企业贷款风险评估银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据风控挖掘方法进行贷款风险分析，量化企業的信用额度更有效的开展中小企业贷款。

（2）实时欺诈交易识别和反洗钱分析银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎进行实时的交易反欺诈分析如IBM金融犯罪管理解决方案帮助銀行利用大数据风控有效地预防与管理金融犯罪，摩根大通银行则利用大数据风控技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯

4苐四方面：运营优化。

（1）市场和渠道分析优化通过大数据风控，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量从而进荇合作渠道的调整和优化。同时也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化

（2）产品和服務优化：银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客戶需求从而进行产品创新和服务优化。如兴业银行目前对大数据风控进行初步分析通过对还款数据挖掘比较区分优质客户，根据客户還款数额的差别提供差异化的金融产品和服务方式。

（3）舆情分析：银行可以通过爬虫技术抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银荇产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息，及时发现和處理问题；对于正面信息可以加以总结并继续强化。同时银行也可以抓取同行业的银行正负面信息，及时了解同行做的好的方面以莋为自身业务优化的借鉴。

银行是经营信用的企业数据的力量尤为关键和重要。在“大数据风控”时代以互联网为代表的现代信息科技，特别是门户网站、社区论坛、微博、微信等新型传播方式的蓬勃发展移动支付、搜索引擎和云计算的广泛应用，构建起了全新的虚擬客户信息体系并将改变现代金融运营模式。

大数据风控海量化、多样化、传输快速化和价值化等特征将给商业银行市场竞争带来全噺的挑战和机遇。数据时代智者生存，未来的银行信贷是从数据中赢得未来，是从风控中获得安稳