什么是風(fēng)控產(chǎn)品？（風(fēng)控產(chǎn)品的4大簡(jiǎn)介）

最近將風(fēng)控數據業(yè)務(wù)各家公司的什風(fēng)風(fēng)控產(chǎn)品資料整理出來(lái)分享給有需要的朋友，希望對從事風(fēng)控數據業(yè)務(wù)公司的控產(chǎn)控產(chǎn)風(fēng)控產(chǎn)品有個(gè)大致的認(T_T)識，以后工作中在選擇使用哪家公司的(de)品風(fēng)品??哪個(gè)產(chǎn)品時(shí)能提供一點(diǎn)參考。

由于公司是大簡(jiǎn)做金融業(yè)務(wù)的，產(chǎn)品處于冷啟動(dòng)階段，什風(fēng)沒(méi)有足夠的控產(chǎn)控產(chǎn)??數據樣本，公司自身也沒(méi)有資源去搭建屬于自己的品風(fēng)品風(fēng)控平臺，所以需要對(dui)接一(′_ゝ`)個(gè)第三方風(fēng)控系統。大簡(jiǎn)

我呢，什風(fēng)就在(zai)網(wǎng)上了解從事風(fēng)控數據業(yè)務(wù)的控產(chǎn)控產(chǎn)各家公司，去了解他們的品風(fēng)品產(chǎn)品是否符合我們業(yè)務(wù)場(chǎng)景，所含的大(da)簡(jiǎn)風(fēng)控數據是否足夠豐富，風(fēng)控模型(xing)和算法大致是什風(fēng)怎么樣的？

最近將自己了解的這塊內容，整理出來(lái)分享給有用的控產(chǎn)控產(chǎn)朋友，希望對從事風(fēng)控數據業(yè)務(wù)公司的品風(fēng)品風(fēng)控產(chǎn)品有個(gè)大致的認識，以后工作中在選擇使用哪家公司的哪個(gè)產(chǎn)品時(shí)能提供一點(diǎn)參考。

一、了解風(fēng)控

首先風(fēng)險控制是指風(fēng)險管理者采取各種措施和方法，消滅或減少風(fēng)險事件發(fā)生的各種可能性，或風(fēng)險控制者(zhe)減少風(fēng)險事件發(fā)生時(shí)??造成的損失。在實(shí)際業(yè)務(wù)中主要是控制業(yè)務(wù)流程中作弊和欺詐行為的發(fā)生。

目前主要的風(fēng)控方式有3種：

線(xiàn)下風(fēng)控：就是靠人工面對面確定身份、居所和工作單位等；線(xiàn)上風(fēng)控：銀行卡實(shí)名認證??、手機號實(shí)名認證、央行征信、第三方征信、其(′?｀)他(ta)黑名單數據、自己黑名單、防偽冒欺數據??。。??。。主要是各種自己獲取的數據和第三方數據交叉驗證，訓練自己的風(fēng)控模型；線(xiàn)上和線(xiàn)下結合風(fēng)控：部分高風(fēng)險業(yè)務(wù)，可以投入人力審核，但要注意Rヽ(′ー｀)ノOI。

如果是線(xiàn)上風(fēng)控，核心3要點(diǎn)有：

數據ヾ(＾-＾)ノ模型(xing)規則

其中，最重要的是數據，因為核心數據資源是稀缺的。

二、風(fēng)控公司分類(lèi)

根據線(xiàn)上風(fēng)控的核心要??素，我們可以將目前做線(xiàn)上風(fēng)控產(chǎn)品的公司大致分成2類(lèi)：

專(zhuān)注模型和規則：這類(lèi)公司沒(méi)有基本的風(fēng)控數據，數據來(lái)源其他數據公司，他們拿到這部分數據后，通過(guò)自己的算法、風(fēng)控模型、規則等，產(chǎn)出一系列風(fēng)險控制的產(chǎn)品。他們的業(yè)務(wù)重心在風(fēng)控模型和規則上。這種類(lèi)型的公司一般偏小公司，與這類(lèi)公司合作(zuo)，實(shí)際上購買(mǎi)的是??公司的建模解決方案。有模型、規則，還有數據：這??類(lèi)公司自己就擁有豐富的大數??據，并且有成熟的風(fēng)控(T_T)模型和規則。這種類(lèi)型的公司一般是大公司，比如(ru)業(yè)內的“同盾科技”。

總結：小點(diǎn)的第三方風(fēng)控公司主要是業(yè)務(wù)在建模、輸出內容，數據來(lái)源其他機構；大點(diǎn)的第三方風(fēng)控公司也有對接其他權威機構的數據，但是自己有很大一部分的數??據積累，?通過(guò)這些數據也是建模、輸出內容。

無(wú)論大公司還是小公司，最終都是通過(guò)數據輸出內容，產(chǎn)品都大同小異；都會(huì )從用戶(hù)的基本個(gè)人信息、消費、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)使用情況、以及在信貸機構、消費金融等方面是否出現過(guò)不良信用記錄來(lái)綜合考察的；只是每家(jia)公司在(zai)輸出結果的計算上使用的模型、算法、規則上有一定的區別。

三、一般風(fēng)控產(chǎn)品介紹

互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品中，比較普遍的風(fēng)控產(chǎn)品都是：信貸風(fēng)控服務(wù)（各家公司對產(chǎn)品的命名可能不一樣），即通過(guò)貸前審核、貸中復查、貸后監控3個(gè)不同的階段來(lái)進(jìn)行風(fēng)險控制。再結合具體的金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景，風(fēng)險控制模型中使用到算法、規則不一樣。例如：在P2P借貸產(chǎn)品中，可能會(huì )更加考察用戶(hù)償還能力和償還意愿；而在電商場(chǎng)景中，還會(huì )加(′?｀*)入對用戶(hù)收入和消費能力等維度的考察。

還??是那句話(huà)，應用場(chǎng)景不一樣，建模、規則就不一樣，但是基本的風(fēng)控階段大致都是通過(guò)貸前、貸后、貸中去監控的。

1.ヽ(′ー｀)ノ 貸前審核

主要通過(guò)反欺詐、信用評分、審核報告等去做一個(gè)貸前準入的審核，審核這個(gè)用戶(hù)的真實(shí)有效，信用情況等。

反ヽ(′▽?zhuān)?ノ欺詐：主要就是通過(guò)客戶(hù)信息和行為信息通過(guò)規則+名單+欺詐模型，排除欺詐，偽冒，造假，團伙風(fēng)險；信用評分：就是通過(guò)不同產(chǎn)品的使用場(chǎng)景，根據不同的維度對借款人輸出一個(gè)簡(jiǎn)單??的分值，分(fen)值越高表明這個(gè)用戶(hù)的信用越高，逾期風(fēng)險越低審核報告：結合多維度數據與反欺詐技術(shù)，掃描借款人各類(lèi)(lei)貸前風(fēng)險；輸出一份報告。2. 貸中/貸后監控

貸中監控復查主??要通過(guò)授信模型智??能輸出對用戶(hù)的授信??(?????)額度。

3. 其他產(chǎn)品

當然，公司越大，研發(fā)的(′ω｀*)產(chǎn)品也會(huì )比較多，讓客戶(hù)又更多的選擇，比如：

需求挖掘(′?_?`)：通過(guò)(guo)多方數據建立預??測模型綜合評估客戶(hù)價(jià)值，對客戶(hù)進(jìn)行綜合評判和??分級，篩選出信貸需求高意向客戶(hù)，優(yōu)先進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)觸達。對中、低意向客戶(hù)持(chi)續進(jìn)行跟蹤，當其轉化成高意向客戶(hù)時(shí)及時(shí)觸發(fā)營(yíng)銷(xiāo)手段，形成一個(gè)良性(xing)循環(huán)。逾期管家：實(shí)現智能催收。四、數據來(lái)源

數據來(lái)源按種類(lèi)分一般有???：

失信歷史：在全國省、市、地、縣法院有過(guò)涉案，失信以及被執行的信息；特殊名單：在銀行、小貸、P2P和消費金融機構的不良記錄，包括短時(shí)逾期、不??良、欺詐、拒絕和失聯(lián)等；犯罪記錄：這部分數據主要來(lái)自公安；社交數據：用戶(hù)畫(huà)像、社交行為、位置信息等；自有數據：包括本公司自己的高風(fēng)險數據名單，或者是可共享的數據聯(lián)盟里的高風(fēng)險、黑名單數據；

數據來(lái)源越多，核心數據擁有得越多，數據越龐大，量化成的數據信息也就越有價(jià)值。

不知道大家看完后，有沒(méi)有對不同的風(fēng)控公司有了解。區別ヽ(′▽?zhuān)?ノ主要在技術(shù)能力（即建模分析能力）和數ヾ(′▽?zhuān)??據豐富程度上；大公司有強大的技術(shù)能力，數據分析能力，建模精準，能夠更好的洞察風(fēng)險；數據豐富，海量且多維。

當然，我們要(yao)選擇更(/ω＼)適合我們業(yè)務(wù)和場(chǎng)景的風(fēng)控產(chǎn)品，這些風(fēng)控產(chǎn)品的模型和規則以及參考的數據維度更貼合我們業(yè)務(wù)上對用戶(hù)的考察才是最好的??。