據金融之家近日報道，當前整個互聯網消費金融領域壞賬率約在10%-15%。互金企業面臨的主要風險為惡意欺詐，由此每年導致的損失約達500億元。轟動一時的“紅嶺創投清盤事件”的誘因之一就是壞賬高達8個億。

老賴、騙貸中介等諸多因素時刻威脅著互聯網消費金融平臺的安全性和逾期狀況率，那如何做好風控，又如何優化客戶體驗呢？66號學苑諸位專家對此類問題做了解答。

風控與獲客如何結合？

制定消費金融的風控策略，有三步：明確目標、制定戰略、得出策略。例如，機構的目標是擴大客戶基數，那戰略上就表現為通過率高，制定風控策略時則偏向寬松。

天創信用副總裁陳誼萍提到，在市場開拓時就載入風控理念，這樣在準入的時候就可以做第一批客戶資質的篩選。這時反欺詐的設置非常重要。

但前提是明確客戶進入時欺詐的規則是什么。陳誼萍表示，一般異常即認為有欺詐嫌疑。

異常是指與正常用戶行為不同。例如，如果通過運營商數據發現客戶手機時常處于關機狀態，通話時長較短等就可以成為異常。

異常客戶在準入時可以依據平臺狀況拒絕申請或評定為高風險客戶。

此外，還可以通過大數據爬蟲、第三方征信機構合作、通訊運營商合作、申請信息等途徑獲得客戶數據。通過數據分析把客群分為低風險客群、高風險客群、中值風險客群等。

在面對中值風險客戶時，也是依據平臺通過率的高低，再細分為中值高風險客戶、中值低風險客戶等并分別授予不同的額度。

反欺詐分為三類：

第一方欺詐個人虛假信息包裝 沒有還款意愿。

第二方欺詐 偽冒申請。包括身份盜用 、中介代辦等。中介代辦又分為內外勾結和利用平臺漏洞兩種。

第三方欺詐 惡意騙貸就是通常所說的老賴。他們填的是真實信息但是沒有還款意愿，并流傳這這么一句話“憑自己本事借的錢，為什么要還?”，這種信息對平臺來說是最難識別的。

常見資料造假分為信用卡賬單造假、身份信息造假等，可以通過同類APP的信息置換、通信檢測、其他平臺通話檢測等進行識別。

提高欺詐成本

1、信息核實。驗證邏輯錯誤、信息匹配、人臉識別等。

2、反欺詐規則篩選。通過黑名單、手機實名認證、設備指紋、地址信息核查等

反欺詐模型風險評級。但是反欺詐模式是實時的動態的，需要6個月觀察期。

如何嵌入差異化客戶策略？

客戶整個生命周期分為潛在客戶、新客戶、已有客戶、逾期客戶，而風控貫穿客戶的整個生命周期。

在貸后時期，可以根據客戶還款行為進行評分，劃分優質客戶、良好客戶、不良客戶等。

天創信用副總裁陳誼萍和掌眾金服風控模型總經理張望都表示，機構可以根據大量數據分析制定評分卡模型策略，用以客戶分群。然后根據貸后行為來驗證之前的評分卡模型是否合理，需要持續監控至少2個月，如果合理可以繼續沿用，不合理時應及時調整。

驗證完評分卡模型后，所篩選出的優質客戶還需差異化的客戶管理。

提高優質客戶額度，延長還款期及降低不良客戶額度等來把控可能發生的風險，并提高復貸率。

客戶提額策略

根據客戶的整個生命周期表現進行篩選客戶，模型設計。模型設計包含風險預測、客戶分組、套現預測(代表資金需求度)等因素。篩選出來的客戶可以以活動的形式告知額度的提升。

注意：這些篩選出來的客戶之后是否又會使用提升的額度，還需要進一步的監測和篩選。

在這樣不斷的監測和篩選中，消費金融風控體系越來越嚴密，客戶分類越來越細化。之后通過不斷地納入越來越多數據分析、行為分析，產生與之相應的預警策略、客戶管理策略等等，使整個體系環環相扣。而其中科學的差異化客戶策略在維護老客戶，提升復貸率；降低客戶風險方面發揮重要作用。

【來源：獨角金融 】