贷前风险问题多，怎样风控是关键

随着监管的不断加强，现阶段的信贷平台想要继续经营下去，不得不大幅削减贷款利率，减少各类手续费。

因此，通过提高风控水平，减少坏账损失，成了保证现金贷业务经营利润的唯一出路。

众所周知，信贷风险控制是因信息不对称而起，解决信息不对称问题。

贷前环节是收集和整合信息的过程；所谓风控，就是把风险系数控制在最低范围内，让风险系数无限趋近于零，但是又绝对不等于零。

可以说任何一个商业机构的存在都是以追求利润最大化为目标的。

信贷机构也不例外，信贷风险控制作为信贷机构生存与发展的核心部分，当然是为追求利润最大化所服务的。

精准风控服务信贷行业

对于信贷行业而言，分类目标人群是一件很重要的事情，他们在流动性需求、未来可预期现金流、消费观念、收入水平以及信用状况等维度上都具有一定的规律和共性，进而影响其申请额度、贷款利息的接受水平、还款能力和还款意愿等。

因此可以说贷前风控可以说是整个风控流程中的核心阶段，这一阶段一般包含了包括申请、审核和授信三个步骤。

用简单的话语来表述则是，贷前阶段是一个过滤杂质的阶段。

而第三方的征信数据、黑名单、反欺诈规则、风控模型则是一层层孔径不一的滤网。

优化数据，提升风控模型

在信贷行业中，一直都存在关于个人征信方面的问题，由于现在个人基本信息的泄露、盗取、贩卖情况严重，传统的风控效率大幅降低。

但目前来看，人们的行为数据更难被模拟，能更全面地刻画贷款申请人，对于降低反欺诈模型的错误率有明显作用。

因此，寻求第三方如大数据公司、传统互联网行业巨头的合作会是中小现金贷平台的首选。

风控技术经过数十年的发展，无论是基于个人身份信息还是个人设备信息的数据挖掘，都有了长足的进展。

随着互联网金融的快速发展，团伙欺诈也日趋专业化同时迅速膨胀，风控模型分析结合大数据处理技术必将是应对新形势下的一个利器。

个人征信数据、反欺诈数据、征信报告、车辆数据、多头借贷、各类黑名单、爬虫数据等

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