“现金贷”产品经理，也需懂点风控知识

2017-11-15 10:00:00

现金贷公司，很少设置风控产品经理，导致产品经理很难接触到风控相关知识。但作为现金贷公司上进的产品经理，需要对风控有一些基本认识，需要知道哪些产品节点上，有风控介入，以及如何介入。

风控逻辑

我们都知道，小额现金贷的风控为弱风控，主要包括欺诈风险和信用风险2方面：

风控的逻辑是先获得用户数据，然后设置规则和策略，看用户数据在规则和策略下如何表现，从而做出通过、不通过、升费率、降费率、提额、降额、催收、计入坏账等选择。

用户数据获得方式主要有这几种：

这里以循环额度的现金贷为例，按照常见的方式，把其分为贷前、贷中、贷后三个环节。我们分别来看风控如何作用于贷前、贷中、贷后。

贷前阶段是风控流程的核心阶段。

提交信息环节，有的信息会做实时校验，有的信息只收集方便后面环节做风控。而实时性校验中，最基本的是实名认证和本人申请的校验。

实名认证，是指姓名和身份证是否匹配，是否在公安网是否备案。主要通过直连公安网实名接口或通过第三方代理完成。

本人申请校验，主要通过OCR+活体检测来完成。OCR的目的主要是获得身份证上可信照片，活体检测是获得你现场照片，然后通过对比可信照片和现场照片，来判断操作的是不是本人。可信照片除了可通过活体检测获得，也可以通过调用公安网网纹照，但是成本较高。

除了实名认证、本人申请校验，常见的认证还有银行卡四要素校验、运营商三要素校验。

银行卡四要素校验，通过输入姓名、身份证号、银行卡号、银行卡预留手机号来验证该银行卡属于你本人持有。银行卡四要素校验时，也是要实名认证校验的。所以不少互金类产品在产品设计时，直接通过银行卡四要素来做实名校验，节省姓名+身份证校验的费用。

运营商三要素校验，通过提供姓名、身份证号、手机号，核验姓名身份证号与该手机号开户时实名登记的姓名身份证号是否一致，来判断是否为本人的手机号。这个校验互金产品使用得比较少。

在获得用户提交信息、系统抓取信息、第三方数据后，基于这些数据跑各类风控规则，过滤掉不满足规则的用户。

风控规则主要包括进件规则、反欺诈规则、严拒规则、可变规则、评分规则等。

进件规则，主要作用是用来定义信贷产品的目标客群。比如信用卡代偿，只针对有信用卡客群；3C分期，只针对购买3C产品的人群；助农贷只针对农民兄弟等。
反欺诈规则，主要用来过滤掉欺诈人群。如，判断为身份被冒用，拒绝；判断为多头借贷严重，拒绝；判断为资料造假，拒绝；判断在行业欺诈黑名单中，拒绝，等等。
严拒规则，通常是指那些信贷机构完全不能容忍或防止合规性风险的规则。比如不针对18岁以下的未成年人放贷，不针对在校学生放贷，不针非消费用途的申请放贷等。
可变规则，这类规则不是yes或no，是弹性区间，可松可紧，是风控规则中调整比较频繁的一类。比如用户逾期10天后还款，针对下次借款是通过还是拒绝？比如用户在另外2个平台有贷款，平台能容忍多大的多头借贷？比如用户手机入网时长等，控制在多久等等。
评分规则，是多个规则的集合，通过给多个规则分配不同的权重，来进行综合性评估。评分规则是更为复杂的规则，通常结合评分卡模型来开展。

在审核阶段过滤掉欺诈用户后，对于审核通过的用户，进行风险定价，包括给额度、定费率。

这方面，有的现金贷产品，做得很粗暴，直接通过芝麻分的来定价，所谓站在巨人肩上，这是很讨巧的方式。

一般的做法是，基于内部、外部数据，通过信用评分卡模型，对用户进行评分。比如大家常见的芝麻分、小白信用分、腾讯信用分等，一般现金贷公司都有自己的评分系统和模型，如拍拍贷信用分。进而根据用户个人的信用分阶梯，给予不同的贷款额度和利率，进行风险定价。

借款申请，是选择金额、期限、借款用途的过程。

“借款用途”在很多现金贷产品中没有体现，但这是一个合规的点。“现金贷”属于个人消费贷，借款仅能用于日常消费，不能用作他途。

如果“借款用途”不属于个人消费类，平台一般做拒绝处理。同时，如果“借款用途”属于个人消费类，但是实际用作他途，平台有权在未到期前收回本息，但实际过程中，“借款用途”很难监控，多数停留于协议说明中。

指定额度范围内可接1笔还是多笔，不同的平台不一样。多数助贷平台，为了控制风险，在指定额度内只允许一笔在贷。

借款订单的审核，主要出于2方面考虑：

看资金量充足与否，来控制订单量。如果平台资金不足，订单审核依据一定规则，调低通过率，如果资金充足，订单审核主要依赖第2）点。
再过一遍各类黑名单、灰名单，避免在从获得授信额度到发起借款申请这个时间段内，用户染黑。如果是助贷平台，将资产推送给合作资金方后，资金方也有有自己的一套风控规则，来审核该资产是否符合自己的风控要求，主要也是过一下各类黑名单。