消费贷高风险人群弱风险控制 催收标准有望出台(2)

　　中国网络借贷发展之初，主要采取线下抵质押登记与公证备案手续的风控手段，这类措施没有摆脱传统金融风控的局限，时效性和操作的滞后性无法适应网贷业务几何式增长的需求。随着近几年互联网金融蓬勃发展，第三方征信机构大量涌现，网贷平台对借款人征信信息的搜集已不再局限于央行征信系统、全国工商信用网、全国法院执行网等传统征信渠道。

　　据了解，目前互金平台主要通过风控以及催收两个维度降低坏账率。从风控上来说，根据第一财经记者不完全统计，主要有以下三种形式：一是自建风控系统，建立白名单机制，例如蚂蚁金服的芝麻信用以及腾讯的微粒贷等；二是只做银行授信的客户以规避风险，例如91金融；三是内外部大数据相结合等。

　　苏宁金融研究院互联网金融中心主任薛洪言对第一财经表示，行业内企业主要通过大数据授信以及传统的质押物抵押担保进行风控。在具体使用中，大多混合使用，多方位援引外部数据并结合自己的大数据进行风控。

　　第一财经记者针对授信及风控问题采访了多家互金平台，这些受访机构在援引外部数据进行大数据风控时，各有侧重。

　　记者还发现，在互金行业的剧烈整合之下，以资产类型细分的行业组织迅速涌现，以聚合平台数据的方式对成员企业提供风控支持。

　　例如，网利宝是一家主要从事车抵贷的互金平台，副总裁杨军对第一财经记者表示，公司依托“车贷联盟”进行贷前风控。所谓“车贷联盟”，就是以共享各平台车贷借款人信息的方式来防止车辆重复抵押。

　　以银行风控体系为蓝本，是很多互金机构的首选。团贷网集团数据中心数据产品部经理刘芳芳对第一财经记者表示，在风控上，团贷网主要从产品风控、流程风控、人员风控、系统风控四个体系把控风险。在征信数据来源方面，团贷网整合房产金融、汽车金融、供应链金融、小额信贷、消费分期、三农金融等多条业务线的业务数据。另外，也与芝麻信用在芝麻分和反欺诈功能方面进行合作。

　　除了第三方的业务数据，客户互联网行为数据也成为互金平台授信的参考标准之一。捷越联合创始人王晓婷表示，公司以客户的网上可查数据和互联网行为数据为主要授信决策基础，依据大数法则，通过将客户授权采集而得的相应数据字段送入数学模型及决策系统，评估借款风险，从而最终确定客户能否放款，以及具体授信额度。

　　随着互金行业的不断发展，各家平台根据自身业务发展模式的不同，也逐渐演化出不同的征信模式。薛洪言认为，任何一家产品的数据源都具有局限性。具体到业务层面，每一家机构的业务模式、流程都具有差异性，业务流程中会存在一些漏洞，继而存在欺诈风险，外部的数据并没有针对性，以通用为主。因此，行业内大部分机构都需要搭建自己的风控模型，针对业务流程里的漏洞进行风控，以维持机构的可持续发展。风控模型维度很广，主要包括防骗贷、识别“羊毛党”模型、信用评分模型、用户社交关系图谱等，每家侧重点都具有差异性，因此优势也各不相同。