风控具体指的是什么？

1.风控具体指的是什么？

风控叫风险控制，有时也称风险管理。

信贷行业一般包含欺诈风险和信用风险，欺诈指故意骗贷，没有还款意愿。信用风险指各种原因未能按期偿还，有还款意愿但暂时不具备还款能力。具体会有通过率和逾期率，坏账率等指标来衡量。

风控中的数据、特征、算法分别有哪些？

数据:

数据方面包含借款申请人填写的基本资料，通讯录，通话记录和其他运营商数据，以及在其他第三方平台提供的黑名单和其他借贷平台借贷还款数据，和app抓取的手机数据，有些还包含人行征信，社保公积金工资银行流水等数据，针对不同额度和客群需要用户填写和授权的资料不一样。

特征:

特征主要从上面原始数据衍生出一些变量或者第三方公司输出的变量，通常需要根据iv值等指标进行筛选，才能加入模型。

算法:

常用的有logistic回归和xgboost

具体的风控应用案例有哪些？

申请评分卡，催收评分卡，风险定价等

风控的评估效果如何？

一般模型会以ks值和auc作为评价指标，ks大于0.4，auc大于0.8为优，但指标过高也要评估模型是否过拟合。

然后还有信贷行业的通过率和逾期率，现金贷行业通过率10%至30%,

首逾15%至40%,坏帐4%至15%不等，

相关指标根据不同时期市场环境和企业风控水平浮动。

风控过程中得注意点？

小额现金贷最主要的是欺诈风险和多头。逾期后以电话催收为主，所以要从通讯录和运营商数据深挖特征，减少用户逾期失联带来的催收困难。

最后:

风控不是风险越低越好，而是要控制在一个合理水平，根据不同风险对客户(额度，期限，费率)进行定价。

风险管理是手段，盈利最大化才是目的。

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一、什么是风控，具体指什么？
很多行业会用到风控这个词汇，像券商、保险、银行甚至制造业，都会设置风控这个岗位，风控的意义是通过各种手段去管理可以预见的风险，保证公司业务的收益。
本人做的是个人贷款风险建模，对其他行业不是很了解，这里主要讲个贷。个人贷款的风控具体通过反欺诈、信贷策略、审批、贷后管理手段保证贷款本金和利息能够收回。

二、用到的大数据有哪些，获取渠道？
目前用来建模的数据包含：
1、申请表数据（身份信息、收入水平、工作单位、联系人等），这部分是申请贷款时客户自己填写的。
2、行为数据（消费能力、地理位置、购物偏好等），这部分是通过客户授权采集到的。
3、信贷历史（信用卡数量、还款历史、房贷信息等），这部分是央行征信查询获得的。
4、行内数据（存款额、卡数量、用户等级等），这部分是存量客户在某行存款、开卡等记录。

三、应用案例
1、欺诈风险用到模型主要是社会关系网络模型，通过每笔案件之间的关系，判断新案件是欺诈申请的可能性。
2、信用风险主要用到模型是逻辑回归建立评分卡（也有的用决策树），量化新申请人可能违约的概率，根据评分高低制定不同的授信规则和催收策略。
3、贷后管理也用到行为评分卡，例如额度调整和客户风险分池管理等。
现在很多金融机构都能够用大数据模型自动做出决策，大数据风控也用到很多场景中，比如租房分期、手机分期、二手车等。前几天本人刚刚通过某知名房产中介的app，贷款租了一套房子，全程无人工审核，两分钟搞定，非常便捷。

四、评估效果
模型效果评估指标大同小异，KS值，GINI系数，ROC等都是评价模型区分好坏客户的能力，以目前我国数据质量来看，一般来说KS达到37以上就不错了。再一个是人群稳定性PSI指数，当客户趋于不稳定时，就该重新调整风控策略，或者重建评分卡了。
五、风控工作的注意点
每个行业不一样，单以个贷来说，每家公司的优势都不尽相同，目前做消费贷款的公司既有企业，也有网商，还有银行系。这个问题真是不好回答，只能说八仙过海各显神通吧。

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