夜晚吹冷風
互聯網消費金融因其虛擬性，主要風險集中在兩方面，一是欺詐風險，一是信用風險。
針對互聯網消費金融風險主要表現在欺詐風險和信用風險，因此核心的風險評估流程就是反欺詐和信用評估。對於反欺詐來說，信息核實、高危人群攔截和批量識別是其核心風控手段。而對於信用風險的評估，說到底還是對其收入進行認定，也就是衡量其償還能力。
互聯網消費金融風控在流程上與傳統風控一樣，可分為貸前、貸中、貸後，但又有差異，因為業務的特點就是線上實時審批，也稱之為“秒批”；貸前我們主要關注的是准入和授信兩個環節，通俗地說就是貸前實時反欺詐和實時信用評估；貸中主要關注的是貸中異常的監控和貸中運營，比如好的客戶我們要不斷的進行調額；貸後主要關注的是催收，因為催收做得好，很多信用風險問題都可以解決。
大數據在風控中如何運用？
1、完善客戶畫像
客戶畫像就是對用戶打標籤，以表示不同屬性的用戶。例如打上性別標籤、年齡標籤、消費偏好標籤。這點在電商行業已被廣泛運用。
客戶畫像的原理是，通過樣本數據學習不同標籤用戶的行為特徵，再根據學習到的知識來將未知標籤的用戶進行分類。客戶畫像的應用面非常廣泛。
該點可用於快速識別白名單和黑名單，給予其餘中間層客戶的詳細評級分類;利用大數據提高自動核准率，在電商中常用於大幅提升運營效率，也用於精準營銷。在互聯網金融的風險控制上則可用於徵信評級，反欺詐風險控制以及動態調整級別和監控(增收和降低壞賬率)、快速放貸和提升金融服務水平。
2、促進快速放貸
目前銀行的放貸速度很慢，其主要時間是浪費在信用審核和人力上。因此一個完善的用戶信用模型在這裡至關重要。
銀行主要是在申請環節和中間環節進行監控。申請環節的審核包括入學年限審核、是否有穩定工作、身份證+電話+居住地是否一致，民事訴訟公開列表是否出現申請人姓名等。比如你是經常用3G還是wifi，電話打得多還是上網流量用的多，旅遊去向，機票航班；黨派身份，家庭成員等。孩子在兩歲以下風險較高，五歲~20歲風險度降低， 20歲以上、30歲以上風險再次增高，且需尤其注意是否用父母身份證申辦信用卡。
網上購物比較多的信用評級在B/C/D之間，網上支付少轉賬多尤為注意（可能為變相套現）這種都是D-。依賴4G網絡評級在CD，電話>上網評級在BC，黨派身份評級：民主黨>共產黨>無黨派
其實對於傳統銀行抑或互聯網金融，還有一個非常無奈的痛點，就是數據同步的問題。各個平臺都拿著自己的數據，數據不互通，是導致用戶畫像不完善的主要原因，如果能夠打通行內外數據，就可以有效甄別優劣質客戶，在行業聯防聯控抵制老賴的基礎上，有效分析發現優質客戶，實現超短期放貸。打通數據孤島，建立更加完善的徵信體系。
3、反欺詐功能
風險管理的核心應用在反欺詐上，金融行業的反欺詐驗證，主要有以下三點：
（1）網絡申請信用卡收入過分或故意誇大
（2）網絡申請信用卡姓名，手機號碼和身份證的一致性的校驗
（3）是否存在交易欺詐或逾期記錄
第一點：可以通過分析用戶的社保數據、運營商數據、網絡行為數據(職業、收入等預測畫像…)來進行規避。
第二點和第三點：實時分析數據進而監測潛在風險並預警，實時監控系統內的各類數據。
簡言之，大數據反欺詐功能就是通過對大數據的採集和分析，找出欺詐者留下的蛛絲馬跡，從而預防欺詐行為的發生。其現實意義在於提升壞人的欺詐成本，在欺詐行為發生之前就將其制止，進而淨化誠信體系。
事實上，之於消費金融領域而言，大數據風控也扮演著一個助推者的角色。得益於互聯網、大數據、AI等技術的成熟，加之國內消費群體消費意識的轉變覺醒，才最終推動我國消費金融行業全面爆發。未來，消費金融平臺，將更加倚重於對於風險的控制，只有做好平臺風控，消費金融才能良性發展。
海保探險
風控模型是在良好的建立風控體系、風控評定方式、評分機制等基礎上，進行有效的數據分析及評分體系，就是建立常用的風控模型方式。目前來看，國內的消費金融搭建風控模型主要有兩種方式：一是自己搭建，二是直接使用三方供應商。比如目前消費金融公司廣泛使用的杭州同盾的風控產品和服務。當然，更多的消費金融公司都會選擇將兩者結合起來，優化模型，提升效果。
