风险价值量化与互金风控实践

"7-4+风险价值量化术：互金爆发期的风控技术实践" 在互联网金融（互金）的爆发期，风险管理变得尤为重要，风险价值量化术是这一时期风控技术的核心。苏晓林通过本书探讨了如何有效解决风控问题，以及在实践中运用的各种策略和技术。 首先，风控要解决的主要问题包括身份认证、防止虚假资料和第三方欺诈，以及账户安全，如防止账户盗用。在身份认证方面，传统方法依赖于身份证和现场拍照，但在线环境则采用账号体系、人脸识别和活体验证等技术。对于虚假资料和欺诈行为，风控需要识别用户的资质、意图，并防范各种类型的欺诈，包括理财、转账、支付、消费和信贷领域的风险。 在获取客户的过程中，各种渠道被广泛应用，包括客户经理、主动访问、交叉营销、APP内投放和其他渠道投放，以及利用短信、电销、邮件等进行推广。此外，品牌广告也是吸引客户的重要手段。在这个过程中，成本控制、风险埋雷和规模扩张是关键考虑因素。 产品的定位对风控策略也有直接影响，例如，大额贷款重视资质和准入，而小额贷款则更注重概率和评级。长期贷款关注还款能力，短期贷款侧重还款意愿。不同的资金提供者，如银行、消费金融公司和小贷公司，对风控的重视程度不同。贷后风控能力决定了贷款能否持续循环，而增信标的是否愿意承担风险也是重要考量。 风控的武器主要包括信息不对称问题的解决，通过ROI（投资回报率）的思维来指导决策。内部数据整理是基础，包括银行常用的特征（如相关性、质量、稳定性、防作弊、覆盖率、数量等）和互联网公司常用的特征（如活跃时间、地点、频度、电商频次、金额等）。同时，自研金融特征是提升风控效能的关键，这些特征涉及还款能力、意愿、催收难度、风险缓释等方面。外部接口接入和数据合作也极为重要，例如央行征信、各类黑名单和失信被执行人数据，这些数据可以用于信用模型、催收模型等。 特征工程是风控技术中的重要环节，通过埋点衍生，构建如信用类型、偿还历史、债务负担、社交行为等复杂的特征矩阵。同时，网络图谱和动态信息的分析能揭示用户的社交行为模式，进一步提升风险识别的准确性和效率。 最后，风控需要在业务的早期阶段就参与决策，以确保产品设计和运营策略与风控目标相一致。通过不断的模型优化、样本积累和上线评估验证，风控系统才能持续进化，以适应快速变化的互金市场。