互金公司最重要的核心部分就是风控部门了,可以说风控的好坏直接决定的一家金融公司的生死。目前互联网金融公司与传统金融公司相比,风控方面更偏向大数据风控引擎来作为风控的
1:验证借款人信息
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以通过借助银联数据来验证银行卡号和姓名。
其他的验证客户的方式包括让客户出示其他银行的信用卡及刷卡记录,或者验证客户的学历证书和身份认证。
2:大数据分析提交的信息
大部分的贷款申请都从线下移到了线上,特别是在互联网金融领域,消费贷一般都是以线上申请为主的。
线上申请时,申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址,居住地址,工作单位,单位电话,单位名称等。如果是欺诈用户,其填写的信息往往会出现一些规律,企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市,不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。
3:分析客户的消费信息
从客户的电商消费记录、旅游消费记录、以及加油消费记录都可以作为评估其信用的依据。有的互联金融公司专门从事个人电商消费数据分析,只要客户授权其登陆电商网站,其可以借助于工具将客户历史消费数据全部抓取并进行汇总和评分。
4:参考客户的社会属性和行为进行评估
参考过去互联网金融风控的经验发现,拥有伴侣和子女的借款人,其贷款违约率较低;年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高。经常不交公共事业费和物业费的人,其贷款违约率较高。经常换工作,收入不稳定的人贷款违约率较高。经常参加社会公益活动的人,成为各种组织会员的人,其贷款违约率低。经常更换手机号码的人贷款违约率比一直使用一个电话号码的人高很多。
5:调查客户是否进入黑名单
市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作,其主要的商业模式是反欺诈识别,灰名单识别,以及客户征信评分。反欺诈识别中,重要的一个参考就是黑名单,市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单,大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单,真正有价值的黑名单在两百万左右。
涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人,其信用情况不是太好,特别是涉赌和涉毒人员,这些人是高风险人群,一旦获得贷款,其贷款用途不可控,贷款有可能不会得到偿还。