这几个经典的风控问题千万不要错过

本文主要是介绍这几个经典的风控问题千万不要错过，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

这两周是番茄风控，一，二期全线条训练营的问题，集中答疑的时间：

答疑中有几个经典的问题，借今天的机会，分享给各位读者。
问题一：对于银行信用卡特约商户风控，交易风控，套现风控有没有相关的防范方法？答：对于特约商户风控和交易风控，目前没有标准的方法。因为就商户风控中的细分模块中可以分成许多部分，目前大多以策略的方式切入。而在交易风控，基本很多企业都无法做到实时拦截。因为交易端要做到实时风控，需要较高的科技能力支撑，这个不是每家企业都有实力支持。以模型为例，如果每一次交易都去跑一次模型，这需要多大的算力，而这基于交易端基本不可能实现。所以交易风控，基本基于客户的行为判断，设计了一套拦截阻断风险的方法，比如具体集中在刷单机构等。
而对于目前的风控措施，可以参考：
1.注意积累数据，不停去积累准确率。十笔交易，如果有九笔交易判断有误，那太影响客户体验，这个准确率至少有3到4笔是准确的，才能上线；
2.就商户的监控风险，维度而言，可以追踪与商户产生交易pos机的定位，使用的频率跟使用时间等维度；
3.商户监控，需要涉及舆情监控等内容，看商户是否有暴雷预警。如之前的蛋壳暴雷前，其实在某些方面已早有先兆。所以行业动态监控，经营情况、水电分析、报表分析等等的舆情管理就显得非常重要；对于套现风控，是信用卡最常见的一个场景，也是目前最难的风控场景。主要是因为套现场景目前没Y值。对于套现，每家机构都有自己的理解，所以套现风控需要结合主流的套现的案例跟方法做治理，给训练模型提供目标。
防范套现可以参考以下方法：
1.Y值需要不停地做改变，无论是技术、第三方的收单机构等信息都需要不断去做调整；
2.提高套现成本。基于套现的逻辑出发，对于POS机的要求是怎样的，调整后是怎么样的？商户套现中淘宝这些场景的刷单成本是多少等？对这些都能做到一个比较全面的了解，站在客户套现的角度去研究每一个方法。哪种方法是成本最低的，那所制定的反套现策略就是将成本提高，只要套现成本提高，套现行为自然就会降低。问题二：我现在是一家助贷机构的同学，最近的断直连政策一出来，助贷是不是没啥前途了？
答： 最近新规断直连，要求网络平台实现个人信息与金融机构的全面“断直连”。

要想看看对大家的影响，我们建议先思考监管为什么要出台这个政策，可以从目前的监管的角度思考：
1.不希望助贷有数据留存。目前助贷的机构都是通过前置的策略筛选出客户，然后再通过自身的策略跟模型得到客户的分数等级再推送给银行。助贷留存数据，很明显对于这样的行为，监管肯定是不允许的；
2.站在监管的角度出发，希望能将管理模块清晰化。现在的市场模式下，各个模块交叉，助贷可以引流还需要兜风险，于监管觉得这样的管理难度太大。可以看到，未来的模式肯定是行业营销数据放在助贷机构，客户征信数据模块放在征信机构，资金放在银行机构。出资、引流的、征信都分开。回看目前的模式，贷款的业务被切割出来，监管肯定无法覆盖当中的某些模块。
3.收费方式，里面最核心的就是收费。越精细化，里面很多的分工重心跟非重心就越需要区分清楚。目前现有的模式下，对于助贷机构太有话语权，不仅把控流量还掌握数据。银行跟征信机构要与之合作，只能忍受高利润，而这些利润，机构之间肯定无法承担，最终买单的仍是消费者。
分析完这个情况，我们可以看到，助贷机构要想生存只能转型，助贷机构只需要做好引流或者将自己定位为科技公司或咨询公司，将自身项目打包成乙方的咨询项目给到银行，数据跟输出风控的方法论都放在银行。并且作为银行其中的一个模块，接受银行监管，这样整一个链路就会符合监管部门的要求。

问题三：老师提到的收入模型是怎么做？另外额度模型能否讲一下思路？答：收入模型跟目前其他的评分卡模型并没有本质的不同，其开发中所用到的变量的维度跟A卡也基本相同。但收入模型对于客户的定义需要转换成好与坏两个维度，在目标变量定义上，也稍微不同，比如M4+可以定义为坏，一直不逾期的是好客户。之后在模型的开发上，收入模型的客群需要转换相关的评分等级，如高收入、中收入跟低收入等维度。另外关于额度模型也是类似的方法。
问题四：A卡、B卡、C卡这些评分卡，每种模型跑分的频率是多久？
答：目前信贷模型，可以划分为A\B\C三种不同的信用模型。
A卡是申请评分卡，一般是定期跑分，有客群准入需要授信就会跑这个评分卡；
B卡贷中评分卡，关于这个行为评分卡，每天定时跑分，跑分的数据会从客户的提现时间、用卡情况等维度去判断客户的风险情况。如果触碰到相关阈值，就要考虑是否需进一步跑征信等数据；综合B卡的数据，对客群所采取的策略有冻额、限制用卡频次等策略；
C卡是贷后评分卡，这里一般会划分为两种情况：一种是需要对未准时还款的人需要提前介入催收；另一种是经常逾期一两天忘记贷款的客户；对于第一种，是我们需要特别关注的客户，对于这类客户需要未逾期时就去干预，否则等到逾期再干预就晚了。C卡的分值跟回收概率有关，其回收概率一般几个模型叠加跑分。但是对于低分段的客户，一般只要一个模型预测逾期了就会去催，逾期一两天更是重点关注的客户。…
训练营的精彩不仅仅限制在课程的内容上，对于课后的这些疑惑，我们依旧会及时给大家答疑解惑，以上是前两期训练营的部分答疑内容。关于本月24日开营的第三期训练营，有兴趣的童鞋敬请关注…

~原创文章
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