小贷系统贷前风控层级划分

贷前风控是小贷系统风控体系的起点,也是整个小贷系统风控体系的关键环节,其风控流程一般为用户申请贷款、预审批、审批。预审批阶段由小贷系统完成,审批阶段通过评分卡、风控模型以及人工审批综合判断。

可以说,贷前风控是小贷系统风控效果的核心所在。贷前风控的目的在于排除欺诈用户、判定用户的还款能力与还款意愿。

阿尔法象小贷系统将贷前风控划分为4个层次:数据层、规则层、配置层与策略层。

底层为数据层,即数据来源。小贷系统需要多维度数据,其中部分数据已经由用户授权或提交给了平台,包括个人信息、银行卡数据、通讯录等。

平台有存量的黑名单数据和用户的借款还款数据,其中黑名单数据要经历一个从0到1,从少到多不断积累的过程。第三方数据包括黑名单、多头信息、风控报告等,这些数据需要小贷系统与数据服务公司对接相应的接口进行获取。

以上数据共同构成了小贷系统贷前风控的数据来源。数据的质量以及覆盖度,特别是第三方数据质量,将很大程度上影响小贷系统风控的优劣。当然,不是第三方的数据越多越好,这里需要考虑成本的问题。

规则层包含了直拒规则、反欺诈规则与信用评分规则。

(1)直拒规则

直拒规则也叫预审批规则,是通过制定一些规则,将不符合规则的用户排除在申请之外,让这类用户无法申请。

比如该用户身份信息在法院执行名单中,电话号码入网时间小于半年,命中第三方数据黑名单,工作地址在某些特定地区,这些都可以成为直拒规则。

直拒规则的严厉程度视发展阶段而定并且需要不断迭代,且可在阿尔法象小贷系统中配置。

(2)反欺诈规则

在小额贷款中,存在大量的单独个体或者团体进行诈骗,当他们获得放款后便消失得无影无踪。反欺诈规则建立的目的就在于区分出骗贷的用户与真正想借款的用户,以及骗贷的风险有多大。

反欺诈规则往往蕴含在直拒规则中,比如上面提到的电话号码入网时间小于半年、通讯录低于一定数量、在其他借款平台有多笔未结清的借款记录等。

(3)信用评分规则

信用评分在于评估用户的还款能力以及还款意愿,小额短期贷款甚至只需评估借款人的还款意愿。

常用的方式是采用信用评分卡对用户的还款能力、还款意愿进行评估。信用评分卡是一系列评分规则的集合,是以分数的形式衡量风险发生的几率,是对未来一段时期内违约、逾期、失联概率的预测。

小贷机构可在阿尔法象小贷系统中自主配置信息字段、风控规则等。

策略层包括了用户分层策略和用户授信策略。

(1)用户分层策略

基于信用评分规则,采用评分卡的形式得出用户的得分。不同的得分归属于不同的层级。

(2)用户授信策略

针对不同层级的用户,不同借款次数的用户采用不同的授信策略。这里涉及到借款产品的设计,不同的用户群体则以下要素存在差异。

以针对工薪阶层的小额贷款为例,一般借款金额为1000元,借款期限为7天,利息提前收取,到期归还本金。如超过1天,则按本金的5%收取罚息。

当然,小贷系统贷中风控、贷后管理也尤为重要。贷中风控主要用于监控用户还款能力、还款意愿的演变,是对贷款管理系统的贷前风控的补充。贷后管理主要用于分类管理用户还款行为、催收策略。