反欺诈技术贴丨手把手教你如何搭建小贷风控模型

本文内容摘自“反欺诈实验室”微信公众号

如果大家选择看得见摸得到的产品，大家可能会对模型这个概念更加熟悉。比如手机生产商在生产手机之前，首先要制作手机的模型，而后通过模型来生产手机。因为我们金融行业的产品是看不见摸不到的，所以大家对于模型的认识比较模糊。

小微信贷机构的风控模型就是小微信贷机构产品模型，通过这个模型来生产金融产品，并把产品销售出去，产生利润。通过这个思路，相信大家可以理解小微信贷机构的风控模型的意义和作用。

传统的金融机构的核心业务就是研发金融产品，然后把金融产品卖给有资金需求的借款人，通过收取一定的利息、管理费和服务费等来产生利润。企业自身并不生产资本，企业需要把产品放到资本市场去证券化，通过获取信贷产品利息的息差得到一定的利润。

小额信贷机构的风控模型设计有三个核心条件

第一部分 外部环境

本部分内容将回答→生产什么产品？

目前中国金融市场上很难形成垄断和寡头，因为不同的金融机构有不同的内外部因素制约和推动其发展。

企业自身的优势

广东境内的A企业具备社会资源、上下游资源和供应链关系的，在转型做金融的时候肯定首先围绕企业熟悉的上下游企业展开金融服务。上下游资源就是A企业具备的优势；

B企业金融属性很强、具备很多资金和金融专家，B企业的优势是融资能力较强，有足够多的资本和利差来进行产品设计。

在了解企业具备的优势后，我们首先对于企业要做什么有了明确定位。

产品的违约风险及违约成本

在设计金融产品的时候，除了考虑企业自身的优势，最关键的因素就是产品的违约风险和违约成本。

违约风险就是我们对一批客户发放借款后的违约率，违约率有一定的市场规律，可以依据市场平均违约率、导致违约的因素以及历史数据来判定。

违约成本就是客户放弃还款的成本。比如说一位进行抵押贷款的客户放弃还款，就代表放弃其抵押物；而一位进行信用贷款的客户放弃还款，就代表放弃了信用。

产品的规模和利润

比如说我们认为企业自身的优势是对深圳某园区内的企业有一定的了解，并且我们给园区内的客户发放贷款的违约风险和违约成本是可控的，那么这个时候需要考虑的就是园区贷款的规模和利润能不能满足企业的要求。

不同的企业对于规模和利润有不同的要求，一般的大集团追求大规模和高利润，而一般的个人企业追求易于管控的规模和相对较高的利润。

产品的融资成本和融资能力

不同的金融机构都会从金融市场获取资金用于产品生产，那么这些资金的成本构成产品生产的成本。

在金融市场上,很难找到从事完全相同产品生产的两家企业。不同企业具备不同的优劣势，对于风险的接受程度不同，追求的规模和利润也不一样，融资成本和融资能力也有差距。

第二部分 决策引擎

本部分内容将回答→产品如何生产？

解决了信贷机构批和不批的问题，决策引擎是用来判断客户是否可以获取贷款的各项标准。

定义—决策引擎是信贷机构在产品选择及产品准入上的核心门槛

规模化效益下的核心趋势是通过既定的、明确的决策引擎来判定是否可以获取贷款。

比如说京东白条、支付宝花呗等的决策引擎是完全系统化的、基于大数据分析的一种引擎，不需要人工参与。不同的企业对于人工参与和系统风控有不同的偏好。

我之前曾参与关于人工审批和系统风控的探讨，我们发现两种方式各有其优势。目前广大的小贷行业同仁多是采用人工审批作为核心工具，请风控人员来决策。

作用—决策引擎是区分及鉴别欺诈的核心手段和风控措施

风控的需要解决两个核心问题，一个是欺诈风险，另一个是逾期风险。我们要把决策引擎定义在容易产生欺诈的区间范围之外。比如说，我们在制作自己的决策引擎的时候需要考虑信贷业务在哪些方面比较容易产生欺诈，包装银行流水、制造假的经营信息等等，决策引擎需要能够判别和过滤欺诈。

特性——决策引擎可随着企业的战略目标和违约数据做实时调整

我们经常说银行今年政策比较松或者比较紧，决策引擎配合银行战略目标和控制违约数据的需求进行调整，不应该是一个固定值。

举例说明

对于小额信贷业务来说，我们是定义经营满半年还是经营满一年允许操作呢？其实这就是一个标准的决策引擎。这个决策引擎可以根据小额信贷企业自身的战略目标进行调整。

决策引擎可依据企业对人工和系统风控的偏好做决策倾斜

不同的企业具有不同的风控经验，对于不同的借款人有不同的评价，评价根据企业的核心数据和自身优势调整，没有对错之分。

我们在设计自身的风控引擎的时候，应该根据自身的风控偏好来做。比如，我们更看重资产性，认为有更多资产的借款人具备更高的还款能力；或者更看重发展属性，认为现金流比较好的借款人具备更高的还款能力。

第三部分 风险定价

本部分内容将回答→产品如何定价？

不同的机构对于自身的产品有不同的风险定价。

广维度，定区间

以数据作为决策引擎的信贷机构具有非常多的维度，市面上现有的从事风控模型的企业可以为产品设计400项左右的风控维度；从广泛的维度获取综合评价，将综合评价划分为多个区间，在不同的区间采取不同的风险定价；

少维度，自定义

 企业基于产品的核心风控要点设计模型。如车贷风险定价：

来源：中国小额信贷机构联席会