說完了基本的信貸流程，下面是每個流程的細節和對應的風控產品。
壹是通過識別用戶借貸意願進行精準營銷，二是反欺詐，防止薅羊毛、廣告欺騙等欺詐行為。
相應的產品:
1.作弊設備識別:通過設備指紋技術，可以獲取運行設備的多種屬性，從而分析設備參與營銷活動的頻率和關聯賬戶，有效識別作弊設備。
2.代理IP分析:通過代理檢測技術，可以及時發現利用代理技術隱藏真實IP地址的行為，準確識別當前用戶是否使用代理訪問網站。結合機構本身的風控模型和用戶信息，可以有效識別作弊用戶。
3.欺詐用戶行為:通過對歷史欺詐用戶數據的建模和分析，精準分析用戶行為特征，有效識別欺詐用戶。
4.精準營銷:重點是用戶群和標簽維度是否豐富，有利於細分行業和定位客戶群；吸引客戶的方式是通過選定的渠道媒體，用定位的用戶數據觸達用戶，壹般包括短信、通話、在線定制廣告、移動廣告等。但由於政策原因，短信和通話業務收緊，短信和通話在精準營銷中的性價比逐漸減弱。
主要防控點也是反欺詐，現階段可能存在的風險如下:
進行借貸同行業身份驗證。在反欺詐識別過程中，無風險用戶來到身份驗證環節，通過身份證號、手機號、姓名等信息確認身份。
1.身份證號認證:公民的身份信息，包括身份證號和姓名，加上條紋。這個查詢接口壹般來自第壹第三派出所和公安認證中心。現在市面上不太容易找到實時接口，大部分都是股票接口。原因是這些公安部門壹般不會對外發布，也沒有正式的代理政策。
2.本人申請驗證:主要通過OCR+活體檢測。OCR的主要目的是獲取身份證上可信的照片，體內檢測是獲取妳的活體照片，然後將可信的照片與活體照片進行對比，判斷操作者是不是我。可信的照片不僅可以通過活體檢測獲得，也可以通過調用警方網絡照片獲得，但成本較高。
3.運營商驗證:運營商三要素驗證，即通過提供姓名、身份證號、手機號，驗證姓名身份證號與用手機號開戶時實名登記的姓名身份證號是否壹致，判斷是否為本人手機號。這個驗證互金產品用的比較少。
銀行卡驗證:根據不同行業和產品設計的需要，銀行卡驗證壹般分為銀行卡的兩要素(姓名、銀行卡號、手機號)、四要素(姓名、身份證號、銀行卡號、手機號)和六要素(壹般指信用卡、姓名、身份證號、銀行卡號、手機號、有效期、CVN2碼)。接口的主要來源是各大銀行的主要分行，比較齊全的是銀聯，但大部分都是知名的第三方支付渠道。查銀行卡的時候，也需要驗證實名認證。所以很多互金產品在產品設計時就直接通過這個環節做實名驗證，省去了姓名+身份證驗證的成本。
1.授權信息獲取:對於通過身份驗證的用戶，在有感知或無感知的情況下獲取必要的信息，為後續的模型評分準備數據。非感知訪問包括多頭借貸數據、消費金融畫像數據、手機號狀態和時長數據等。感知(用戶需提供相關賬號密碼)數據包括:運營商報表、社保公積金、職業信息、學歷信息、央行征信等。
2.用戶過濾:獲取用戶提交的信息、系統抓取的信息和第三方數據後，基於這些數據運行各種風控規則，過濾掉不符合規則的用戶。
風控規則主要包括進來規則、反欺詐規則、嚴格拒絕規則、變量規則、評分規則等等。
3.用戶信用評估:通過過濾規則的客戶進入信用評估和授信環節。這個環節通常有壹個評分環節，就是信用分，也叫個人綜合信用分。是指運用科學嚴謹的分析方法，綜合考察影響個人及其家庭的內外部主客觀環境，綜合判斷和評價其履行各項經濟承諾的能力。
4.信用額度:信用評估後，根據用戶的信用評估信息進行風險定價，包括信用額度、費率、期限。
1.貸前防騙:防騙主要集中在兩個方面:
整個反欺詐流程大致如下:
5.信用評分卡:構建信用評分卡模型，可以準確評估借款人的還款能力和還款意願。信用評分卡包括:
貸款管理是指從貸款發放之日起至貸款本息回收時止的貸款管理。
貸款中的風險控制主要是監控和風險預警，強調貸款用戶的資金是否正常使用，其資質是否發生變化，其收入是否穩定以及其他在客戶服務後期會影響正常還款的行為變化。
放貸中的監控是放貸中最不引人註意的環節，存在“重放貸輕管理”的情況。除了少數有權限獲取用戶出行數據、支付數據、實時征信數據的機構，大部分征信機構都無法監控貸款，只能和這少數機構合作，但監控的成本自然會上升。
如果說貸前的風險控制決定了企業能否生存，那麽貸中的管理決策決定了企業的可持續發展。
貸內監控主要針對這兩個維度，壹般體現在還款行為、訴訟信息、專項名單變更、多次申請記錄變更、聯系方式變更等方面。壹般監控維度如有變化，要及時發現，進行風險預警。
這些維度的變化反映了客戶的還款能力和意願。
1.行為評分:利用貸款客戶的歷史數據和行為特征，建立行為評分模型，將客戶劃分風險等級，實施不同的風險控制措施；
2.客戶號狀態驗證:判斷客戶號在貸款中的狀態，給出相應的狀態標簽，及時發現風險；
3.異常行為預警:多頭借貸行為監測、還款能力指標異常預警、還款意願交叉識別。
貸後包括邀約還貸和催收兩部分。
再貸邀約主要是通過歷史行為找出按時還款的客戶，主動詢問是否需要再貸。
催收，主要針對有逾期跡象或有逾期行為的客戶，進行催收聯系。壹般有逾期行為的用戶容易失去聯系，需要修復失去的聯系，通過數據交叉匹配修復用戶實名下的其他聯系方式，然後進行催收計劃，制定自動回收策略，逾期損失模型，催收渠道選擇。為了提高效率，可以設置智能客服進行前期催收，後期對於嚴重逾期的，可以選擇外包催收。
1.失聯修復:如果貸款需要催收時聯系不到目標用戶，可以進行失聯修復，獲得更多觸達用戶的途徑，提高催收成功率。
2.逾期客戶畫像:用於明確催收對象的情況。多維度畫像數據，精準勾勒逾期客戶還款能力和意願的相關情況，並精準量化。
3.收集分數:通過分數來評估對象的收集難度。整合傭金金額、年齡、地域等多維度信息，兼顧逾期客戶還款能力和意願，綜合評估債務人還款可能性的建模評分體系。通過貸後行為評分模型精準預測還款概率，根據還款可能性對客戶進行分層，輔助貸後策略；
4.訂單拆分策略:不同能力的收集者負責不同難度的收集對象。根據催收得分，結合系統內總催收人員的業務能力指標，制定單拆分策略，使案件分布合理化，提高催收效果。
5.循環撥號:友好的自動撥號，叫妳接聽。對於高頻、簡單的采集案件，采用試觸循環撥號，減少人工操作，縮短撥號間隔，有效提高采集效率。
6.正常還款提醒:對於即將到期的還款，會通過短信或電話進行多次還款提醒。比如提前5天、2天、1天、0天進行短信提醒，提前2天、1天、0天進行電話提醒。這是壹種很常見但很有效的還款策略。同時還款壹般支持第三方代扣。比如用戶授權的第三方支付平臺，會在還款日從指定的銀行卡上扣收本息，防止用戶忘記還款。
7.信用重評:無論是正常還款、逾期還款還是逾期還款，在壹個周期結束後，都需要對用戶的信用進行重評，再次給出信用額度和利率，方便用戶再貸款或黑名單。
8.老客戶激活:對口碑好的用戶進行激活營銷，提高還貸率。
參考文章:
100家風控公司的秘密系列5 |“網絡名人”同盾科技公司及產品調研報告
100家風險控制公司的秘密系列6 |白蓉金夫公司及產品調查報告
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