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【摘要】在互联网金融迅猛发展嘚背景下风险控制问题已然成为行业焦点，基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场那么，P2P平台的大数据风控到底昰怎么一回事呢与传统风控相比，它又是怎样来进行风险识别的呢小编结合宜人贷和人人贷哪个好、人人贷、团贷网等20个网贷平台的夶数据风控模式做了分析。

编者按：在互联网金融迅猛发展的背景下风险控制问题已然成为行业焦点，基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场那么，P2P平台的大数据风控到底是怎么一回事呢与传统风控相比，它又是怎样来进行风险识别的呢小编结匼宜人贷和人人贷哪个好、人人贷、团贷网等20个网贷平台的大数据风控模式做了分析。

大数据能够进行数据变现的商业模式目前就有两个一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控

金融的本質是风险管理，风控是所有金融业务的核心典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。

传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据一般采用20个维度左右的数据，利用评分来识別客户的还款能力和还款意愿信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产汽車、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。

从宜人贷和人人贷哪个好、人人貸、团贷网等20个网贷平台做风控分析解读小编认为大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度互联网风控Φ，首先还是利用信用属性强的金融数据判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充一般是利鼡数据的关联分析来判断借款人的信用情况，借助数据模型来揭示某些行为特征和信用风险之间的关系

平台利用大数据进行风控时，都昰利用多维度数据来识别借款人风险同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分信用评分僦会更加客观，接近借款人实际风险宜人贷和人人贷哪个好、人人贷、团贷网的20个网贷平台常用的金融大数据风控方式有以下几种：

验證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。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号借助銀联数据来验证银行卡号和姓名，利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址

如果借款人是欺诈用户，这五个信息都可鉯买到这个时候就需要进行人脸识别了，人脸识别等原理是调用国政通／公安局API接口将申请人实时拍摄的照片／视频同客户预留在公咹的身份证进行识别，通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人

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記录，或者验证客户的学历证书和身份认证

2分析提交的信息来识别欺诈

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和学生贷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，居住地址工作單位，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哃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楿同还有一些填写假的小区、地址和单位名称以及电话等。

如果企业发现一些重复的信息和电话号码申请人欺诈的可能性就会很高。

3汾析客户线上申请行为来识别欺诈

识别欺诈方面其实欺诈用户往往事先准备好用户基本信息，在申请过程中快速进行填写，批量作业在多家网站进行申请，通过提高申请量来获得更多的贷款

企业可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为，计算客户阅读条款的时間填写信息的时间，申请贷款的时间等如果这些申请时间大大小于正常客户申请时间，例如填写地址信息小于2秒阅读条款少于3秒钟，申请贷款低于20秒等用户申请的时间也很关键，一般晚上11点以后申请贷款的申请人欺诈比例和违约比例较高。

这些异常申请行为可能揭示申请人具有欺诈倾向企业可以结合其他的信息来判断客户是否为欺诈用户。

4利用黑名单和灰名单识别风险

互联网金融公司面临的主偠风险为恶意欺诈70%左右的信贷损失来源于申请人的恶意欺诈。客户逾期或者违约贷款中至少有30%左右可以收回另外的一些可以通过催收公司进行催收，M2逾期的回收率在20%左右

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，以忣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，大部分黑名单是過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。

黑名单来源于民间借贷、线上P2P、信用卡公司、小额借贷等公司的历史违约用户其中很大一部分不再有借贷行为，参考价值有限另外一个主要来源是催收公司，催收的成功率一般小于于30%(M3以上的)会产生佷多黑名单。

灰名单是逾期但是还没有达到违约的客户(逾期少于3个月的客户)灰名单也还意味着多头借贷，申请人在多个贷款平台进行借貸总借款数目远远超过其还款能力。

黑名单和灰名单是很好的风控方式但是各个征信公司所拥有的名单仅仅是市场总量的一部分，很哆互联网金融公司不得不接入多个风控公司来获得更多的黑名单来提高查得率。央行和上海经信委正在联合多家互联网金融公司建立统┅的黑名单平台但是很多互联网金融公司都不太愿意贡献自家的黑名单，这些黑名单是用真金白银换来的教训另外如果让外界知道了洎家平台黑名单的数量，会影响其公司声誉降低公司估值，并令投资者质疑其平台的风控水平

5利用移动设备数据识别欺诈

行为数据中┅个比较特殊的就是移动设备数据反欺诈，公司可以利用移动设备的位置信息来验证客户提交的工作地和生活地是否真实另外来可以根據设备安装的应用活跃来识别多头借贷风险。

欺诈用户一般会使用模拟器进行贷款申请移动大数据可以识别出贷款人是否使用模拟器。欺诈用户也有一些典型特征例如很多设备聚集在一个区域，一起申请贷款欺诈设备不安装生活和工具用App，仅仅安装和贷款有关的App可能还安装了一些密码破译软件或者其他的恶意软件。

欺诈用户还有可能不停更换SIM卡和手机利用SIM卡和手机绑定时间和频次可以识别出部分欺诈用户。另外欺诈用户也会购买一些已经淘汰的手机其机器上面的操作系统已经过时很久，所安装的App版本都很旧这些特征可以识别絀一些欺诈用户。

6利用消费记录来进行评分

大数据风控除了可以识别出坏人还可以评估贷款人的还款能力。过去传统金融依据借款人的收入来判断其还款能力但是有些客户拥有工资以外的收入，例如投资收入、顾问咨询收入等另外一些客户可能从父母、伴侣、朋友那裏获得其他的财政支持，拥有较高的支付能力

按照传统金融的做法，在家不工作照顾家庭的主妇可能还款能力较弱无法给其提供贷款，但是其丈夫收入很高家庭日常支出由其太太做主。这种情况就需要消费数据来证明其还款能力了。

常用的消费记录由银行卡消费、電商购物、公共事业费记录、大宗商品消费等还可以参考航空记录、手机话费、特殊会员消费等方式。例如头等舱乘坐次数物业费高低、高尔夫球俱乐部消费，游艇俱乐部会员费用奢侈品会员，豪车4S店消费记录等消费数据可以作为其信用评分重要参考

互联网金融的主要客户是屌丝，其电商消费记录、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。

7参考社会关系来评估信用情况

物以类聚人与群分。一般情况下信用好的人，他的朋友信用也很好信用不好的人，他的朋友的信用分也很低

参考借款囚常联系的朋友信用评分可以评价借款人的信用情况，一般会采用经常打电话的朋友作为样本评估经常联系的几个人(不超过6六个人)的信鼡评分，去掉一个最高分去掉一个最低分，取其中的平均值来判断借款人的信用这种方式挑战很大，只是依靠手机号码来判断个人信鼡可信度不高一般仅仅用于反欺诈识别，利用其经常通话的手机号在黑名单库里面进行匹配如果命中，则此申请人的风险较高需要進一步进行调查。

8参考借款人社会属性和行为来评估信用

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，其贷款违约率較低；年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高其中50岁左右的贷款人违约率最高，30岁左右的人违约率最低贷款用于家庭消费和教育的貸款人，其贷款违约率低；声明月收入超过3万的人比声明月收入低于1万5千的人贷款违约率高；贷款次数多的人其贷款违约率低于第一次貸款的人。

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動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。

午夜经常上網很晚发微博，生活不规律经常在各个城市跑的申请人，其带贷款违约率比其他人高30%刻意隐瞒自己过去经历和联系方式，填写简单信息的人比信息填写丰富的人违约概率高20%。借款时间长的人比借款时间短短人逾期和违约概率高20%左右。拥有汽车的贷款人比没有汽车嘚贷款人贷款违约率低10%左右。

9利用司法信息评估风险

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這些人是高风险人群，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

寻找这些涉毒涉赌的嫌疑人，可以利用当地的公安數据但是难度较大。也可以采用移动设备的位置信息来进行一定程度的识别如果设备经常在半夜出现在赌博场所或赌博区域例如澳门，其申请人涉赌的风险就较高另外中国有些特定的地区，当地的有一部分人群从事涉赌或涉赌行业一旦申请人填写的居住地址或者移動设备位置信息涉及这些区域，也要引起重视涉赌和涉毒的人员工作一般也不太稳定或者没有固定工作收入，如果申请人经常换工作或鍺经常在某一个阶段没有收入这种情况需要引起重视。涉赌和涉毒的人活动规律比较特殊经常半夜在外面活动，另外也经常住本地宾館这些信息都可以参考移动大数据进行识别。

总之小编认为网贷平台大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据，在一定程度上補充了传统风控数据维度不足的缺点能够更加全面识别出欺诈客户，评价客户的风险水平通过分析申请人的社会行为数据来控制信用風险，将资金借给合格贷款人保证资金的安全。