风控的本质是风险与收益的平衡

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1、从资金、场景驱动到科技驱动根据零壹财经预测，到2020年•我国的非房贷消费贷款余额可达11.87万亿•科技驱动互联网消费金融的增长，份额可达1/3，即互联网上实现的信贷规模达4万亿元左右技术能力输出需求方目前阶段金融科技巨头目前阶段信息发简单智能核心职能流程全自人工智能布阶段系统化系统化动深入应用网贷科技大有可为100%2020年网络信贷渗透率可达28.4%83.1%网络支付80%72.0%77.9%网络资管60%68.0%40%20%28.4%网络信贷23.9%0%来源：CNNIC，201320

2、14201520162017201820192020艾瑞咨询近14亿中国人只有27.8%有央行征16%贷前审核是欺诈申请信记录16%3.884%9.9风险定价彰显风险管理水平收入成本利润风险•资金成本定•运营成本价•信贷损失精准获客是风险定价的前提收入消个人数费数据征信记录据行为社交数数据据信用风险评分制作信用风险评分卡评分卡策略及策略及评分卡数据建模上线监控•创建变量•建模样本（放款•历史表现看对风险•批核率监控vintage,表现期）损失的降低表现•降维•变量稳定性•目标变量定义(i.e.•最

3、近样品看对转化•逻辑回归，随机森林C/O,ever30+,ever率影响•评分卡有效性监控15+)•建模•提交需求给技术部•产品考虑门在决策引擎上线•模型效力（和旧版比较）•上线前测试（规模•模型验证（OOT）测试能力）•模型变量逻辑性•拒贷原因确定费率美国金融科技平台LendingClub采用风险定价，将借款人分为7个风险等级级别利率管理费36期APRA5.32%-7.99%1%-5%5.99%-11.51%B8.24%-11.49%5%11.77%-15.08%C12.74%-15.99%6%

4、17.12%-20.46%D16.99%-21.49%6%21.48%-26.11%E19.99%-26.24%6%24.57%-31.00%F24.24%-30.74%6%28.94%-35.63%G28.55%-30.99%6%33.37%-35.89%风险定价方法与实践美国信用卡银行。。。贷中贷后贷后（根据贷前授信（根据还款行为（定期评估风险数据风险定价）重新定价）调整定价）优化PTI“蜂巢”数据解决方案数据抓取产品：•运营商账单•淘宝/支付宝账单•京东账单数据应用产品：•信用卡邮箱账单•账

5、单反欺诈•网银流水账单•社交关系产品蜂巢抓取蜂巢数据•保单数据产品应用•模型定制服务……•公积金数据产品•社保数据产品……“先知”反欺诈解决方案1SDK采集行为数据2结合全网数据绘制3机器学习完善欺诈风险模型关系图谱InnocentFrauduleWeek4usersntusersLeastRiskyAutoManualAutoApproveReviewReject4欺诈评分应用到业务流程<400(高风险)自动拒贷风险[400,600]业务人工审核评分(一般风险)系统>600(好用户)进入信审精准

6、获客平台精准获客借款：信用优质的城市白领借款人不同信用等级的借款人高净值人群PartnersPartners超过2000万借款注册用户约50万成功借款用户超过400万理财注册用户约100万实际出借用户宜信、外部合作伙伴