小贷风控怎么做?

Question

小贷征信面临的难点不少，用户的行为具有多元性，难以从某个方面完整把握，央行征信不足，缺乏数据，怎么做？

Answer 1

小贷风控的话，从多维度数据判定是必不可少的
说说负债这块，最大的问题就是隐形负债，找不到，看不出是最大的问题，一般情况下，从征信只能看到显性负债的体现，如果这个时候我们就止步，那么显然负债这块是低估了的
银行对账单和其他三方维度数据中可以找到隐形负债的蛛丝马迹，例如每月特定日期有相同金额的支出，或者支出给“小贷”“金融”等公司的钱，还有“还款”“还”字样的备注，都需要大家留意，不过有时候客户提过来的数据量很大，就非常费时间了，我一般都用工具分析，比如行云信贷分析，省时省力比较好
还有就是从客户口述中提取关键信息，有的客户在问询中会暴露自己的真实负债，这个就需要信贷员或者风控电核的时候有一个基本的套用话述了

Answer 2

小贷公司目前的风控手段一般分为两种，一种是沿用传统的风控模式，第二种是传统风控手段和大数据风控手段相结合，而且从发展趋势上来看，第二种风控方式已经越来越流行。如果你们要做的话，我给你推荐专做大数据风控反欺诈的服务商-杭州同盾科技公司，他们目前在金融行业的风控和风控反欺诈服务目前行业客户量已经超过3000家，很多小贷公司都在用。

Answer 3

1、这种情况可以第三方大数据信息平台去合作，比如风险预警网收录海量各级人民法院判决文书、企业/个人案件信息、法院执行信息、税务信息、行政执法信息、催欠信息等并每日更新。
2、信息完整内容真实查询简便，实时查询企业的工商变更、经营异常、开庭公告、裁判文书、失信信息、网贷逾期信息，环保执法信息，股权出质、动产抵押、股权冻结等信息，帮助用户及时掌握企业异常情况。

Answer 4

最新有公布指出，如果网贷借款人申请网贷后，未在还款日进行还款，逾期超过6个月，并在合法的催收下，仍然未进行还款的用户，可以认定为存在严重失信行为，可列入严重失信网贷借款人名单。
此外，公告还指出，相关部门会通过各大第三方网贷信用查询平台的数据，筛查严重失信网贷借款人名单，报送地方金融监管局，经认定后形成名单数据库。
网贷并非都查央行征信，但大部分网贷会查用户的网贷数据，简单的来说，网贷大数据系统就是网贷机构的风控系统，它将许多家原本不相关的网贷机构连接在了一起，改变了网贷平台各自孤立的局面。
网贷大数据包含了用户海量的个人信息，网贷大数据就像网贷用户们的信用考卷一样，金融平台会通过检测用户网贷大数据的好坏，来筛选并排除一部分信用资质不良的用户。
网贷用户定期检阅自己的网贷大数据，不仅为自己敲响警钟，了解自身的信用情况，避开哪些与自己信用资质相差甚远的网贷平台，同时也可以帮自己及时发现一些异常信用信息，比如手机号与身份证号被他人盗用于注册网贷，比如被网贷机构错录了信用信息。
可以在微信首页查找《宜搜数据》，就可以查询到自己的网贷大数据报告。
该数据库对接全国2000多家网贷数据中心，数据真实且精准。
也就意味着一旦个人信用出现问题，机构将网贷失信人员的相关信息进行上报，这些记录将会供银行、证券期货经营机构、保险公司、网贷机构、小贷公司等机构在依法合规的前提下查询使用。也就是说，网贷逾期对个人信用将造成更加严重的影响。
网贷用户可以在专业的第三方网贷信用查询平台对个人信用情况进行了解和查询。并及时对不良网贷数据进行处理，以免日后造成更严重的影响

Answer 5

近年来互联网信息技术和商业需求的共同推动下，大数据风控和征信体系日益受到重视，以大数据、云计算为代表的技术发展，使得海量数据的采集和深入挖掘逐步成熟，驱动了征信新模式的出现，这也为小贷风控提供了新的契机。大数据不用抽样调查这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理，确保了数据来源的全面，分析方法更为科学有效。
常见认识误区
不过，大数据的实际应用，必须基于行业本身的现状和特点，如何将大数据与小贷征信完美融合，则需要更多基于小贷行业征信的现实考量与更为科学的技术支持。目前，关于大数据在小贷征信方面的应用，常存在以下几个误区：
1. 直接复制国外成熟的信用评价模式；
2. 用户的金融数据最具有价值，基于此建模就已足够；
3. 小贷公司接入央行征信就能解决问题。
然而，国内的小贷征信有着自身的特殊情况：
首先，国内征信数据覆盖的人群目前还很有限，与美国等国家还存在较大差距；
第二，我国消费者信用数据的深度不够。以美国为例，其消费者信用数据可以关联到信用卡、房屋贷款、汽车贷款、银行存款、水电煤气费等各个方面，而我国目前的消费者信用数据仅能关联到信用卡和房屋贷款；
第三，我国各区域的经济水平也存在较大差异；
第四，银行数据覆盖面太低，缺乏用户行为数据。
大数据征信
小贷机构通过与大数据风控平台服务商神州融合作，能够将更多信用记录以外的信息纳入征信体系，一站式取得客户的逾期、违约数据，用户授权的通讯、电商、学历，经第三方征信机构采集的电商交易数据、社交数据、银行卡消费等数据，以及其他个人基本资料、公共记录等信息，分析提炼风险评估及定价模型，更好地刻画借款人的违约概率和信用状况，实现精准化和批量化风险定价。
除数据接入服务外，神州融还可为客户提供了基于数据的应用决策支持，包括不同数据对业务应用的建议、基于外部数据和Experian开发的通用模型及风控最佳实践，为小贷公司现有业务和创新的金融业务提供优化和快速构建风控体系的基础。
在互联网+时代，合适的管控工具的合理应用，将带来管理的高度标准化，工作效率的极大提高，风控的手段也将得到质的提升。未来，神州融也将惠及更广的地域和包括小贷公司在内的更多金融机构，小贷风控问题也将因大数据的助力得到进一步解决。