風控系統
貸前風控
貸前風控是貸款風控體系的起點，是整個風控體系的關鍵環節，是決定風控效果的核心所在。貸前風控流程一般為用戶申請進件-預審批-審批。預審批階段由系統完成。審批階段可以通過評分卡、風控模型以及人工審批來完成或者綜合判斷。
貸前風控的目的在於反欺詐（排除欺詐用戶）與用戶授信（判定用戶的還款能力與還款意願）。根據系統建設可將貸前風控劃分為4個層次：數據層、規則層、配置層與策略層。
數據
底層為數據層，即數據來源。風控系統需要多維度數據，其中部分數據已經由用戶授權或提交給了平臺，包括個人信息、銀行卡數據、通訊錄等。平臺有存量的黑名單數據和用戶的借款還款數據，其中黑名單數據要經歷一個從0到1，從少到多不斷積累的過程。第三方數據包括黑名單、多頭信息、風控報告等，這些數據需要與數據服務公司合作並對接相應的接口進行獲取。
以上數據共同構成了貸前風控的數據來源。數據的質量以及覆蓋度，特別是第三方公司的數據質量，將很大程度上影響風控系統的優劣。當然，不是第三方的數據越多越好，這裏需要考慮成本的問題
規則
可以說風控規則的好壞將直接決定一個貸前風控系統的成敗。規則層包含了直拒規則、反欺詐規則與信用評分規則。
（1）直拒規則
直拒規則也叫預審批規則，是通過制定一些規則，將不符合規則的用戶排除在申請之外，讓這類用戶無法申請。比如該用戶身份信息在法院執行名單中，電話號碼入網時間小於半年（疑似詐騙），在第三方數據公司的黑名單，工作地址在某些特定地區，這些都可以成為直拒規則。直拒規則的嚴厲程度視發展階段而定並且需要不斷叠代，且可配置。
（2）反欺詐規則
在小額貸款中，存在大量的單獨個體或者團體進行詐騙，當他們獲得放款後便消失得無影無蹤。反欺詐規則建立的目的就在於區分出騙貸的用戶與真正想借款的用戶，以及騙貸的風險有多大。反欺詐規則往往蘊含在直拒規則中。比如上面提到的電話號碼入網時間小於半年、通訊錄低於一定數量、在其他借款平臺有多筆未結清的借款記錄。如遇團體詐騙，其手法高明，信息完整且幹凈，這時就需要引入指紋設備等方法進行反欺詐識別。
一般來說自有規則優先於外部規則運行，例如，在長期運行過程中建立了內部黑名單，則規則先運行內部黑名單在運行第三方數據公司的黑名單；先運行低成本的規則，再運行高成本的規則；先運行低性能消耗的規，再運行高性能消耗的規則。
（3）信用評分規則
信用評分在於評估用戶的還款能力以及還款意願（小額短期貸款甚至只需評估借款人的還款意願）。常用的方式是采用信用評分卡（Application scorecard，俗稱A卡）對用戶的還款能力、還款意願進行評估。
信用評分卡是一系列評分規則的集合，是以分數的形式衡量風險發生的幾率，是對未來一段時期內違約/逾期/失聯概率的預測。評分規則通常需要10-16個左右的一級維度。經過信用評分規則後最後得到用戶總的信用分。
配置
這塊內容屬於風控體系中的貸前風控，哪些地方需要配置需要明確。配置管理詳細見本文對業務後臺設計的闡述。（
業務後臺設計
一個良好的風控系統當然需要配備一個專業、功能全面的風控後臺管理系統。這個系統除了具有一般業務管理系統記錄表查看、統計報表、權限功能外，還具有其特殊，包括審核業務流程的配置、多元產品的配置、表單配置、風控規則引擎的配置等。
審核流程配置
在前文提到，經過預審批（直拒規則）的借款用戶需進行審批。如何審批的就需要根據自身平臺特點進行設置。部分平臺全部由風控模型進行審批評估，有的平臺則需要有人工幹預。可能遇到在產品前期需要人工審核、中期人工幹預、後期完全系統審核。因此，審核流程的配置化將大大降低開發成本。
規則配置
在實際工作中，發現來自與第三方數據公司的某個數據可能存在有誤或者無用等情況，該接口需要在運行的情況下進行關閉。此處同樣需要進行配置。
不同的借款產品類型、借款產品在不同的時期，其對應的直拒規則、反欺詐規則都可能調整。這裏的調整可能是某條規則對應的值的表達，有可能是禁用某條規則。因此在後臺需要對這些規則進行配置化，達到靈活管理的目的。
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用戶分層策略
基於信用評分規則，采用評分卡的形式得出用戶的得分。不同的得分歸屬於不同的層級。例如常用策略是將用戶劃分為AAA、AA、A、B、C、D、E共計7個層次。
（2）用戶授信策略
針對不同層級的用戶，不同借款次數的用戶采用不同的授信策略。這裏涉及到借款產品的設計。不同的用戶群體則以下要素存在差異：
- 借款金額：針對優質人群的借款產品其借款金額在1000-1萬元；針對工薪階層的借款產品借款金額一般在500-5000元。
- 借款周期：是7天、一周、1個月還是12個月。
- 還款方式：還款方式包括等額本息、一次性還本付息等。現金貸一般為一次性還本付息。消費貸一般為等額本息分期還款。
- 利率：通常來說越優質的用戶其利率越低。利率的設定基於風險如何定價。
- 費率設定：比如提前還款如何收取費率、罰息比例設定等。
以針對工薪階層的小額貸款為例，一般借款金額為1000元，借款期限為7天，利息提前收取，到期歸還本金。如超過1天，則按本金的5%收取罰息。
貸中風控
貸中風控主要用於監控用戶還款能力、還款意願的演變，是對貸前風控的補充。不要以為截止目前，某個用戶借款後按期還款就萬事大吉，針對存量用戶的風控也尤為重要。
在貸中環節，常用行為評分卡（Behavior score Card，俗稱B卡）對借款人進行評價。B卡是在申請人有貸款記錄之後，在貸款過程中有了一定行為後，分析其消費習慣，還款情況等一些信用特征，側重點以監控、跟蹤、預警或者分析等為主。通過第三方平臺發現該用戶在其他平臺存在逾期行為，則應調整該用戶在當前平臺的授信。
當然，貸中監控需要一定的成本。小額貸款根本沒有這個環節。而針對長期的等額本息還款則需要持續的進行貸中風控。尤其是等額本息還款，越到後期用戶逾期的風險上升，貸中風控愈加重要。
貸後風控
針對按期還款用戶，可進行復貸。復貸的審核條件門檻降低，針對信用良好的用戶可提高其評分等級與授信額度。
針對未按期還款的借款用戶則需要進行催收。用戶借貸後逾期後，平臺肯定不能坐以待斃，白白浪費借出的資金。這個環節需要重新評估用戶的還款意願與還款能力，進而采取對應的催收措施。常用催收評分卡（Collection score Card，俗稱C卡）進行評估。對不同狀況的逾期貸款采取不同的有效措施進行處理。
催收手段包括電話催收、外放催收、委外催收以及訴訟催收。一般來說，若借貸用戶出現逾期，開始是比較溫和的手段，若用戶繼續逾期，則考慮采用第三方催收團隊。
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