不管是傳統的銀行還是現在流行的網際網路金融，風控永遠是其核心。網際網路金融近幾年得到了飛速的發展，它在某些方面其實是履行了部分銀行的特徵，給很多中小企業和個人解決了部分貸款的需求。
從字面上來看，網際網路金融其實就是網際網路+金融的簡稱，這個詞語算是屬於中國特有，其實就是通過網際網路的手段進行金融的交易，畢竟國有的金融機構覆蓋人群範圍還是比較狹窄，在交易方式上還是偏重於傳統的線下審核和放款手段。網際網路金融的出現很好彌補了這個缺陷，但是它又面臨著線上交易的風險，這個時候網際網路金融的風控模型就顯得十分重要了。
不管是傳統的銀行還是現在流行的網際網路金融，風控永遠是其核心，因為它關係到客戶財產安全，能夠決定乙個款互金產品的生死，畢竟這個是關係到錢的安全的存在，我個人從事過大半年的消費金融產品的設計，對網際網路金融的風控策略有一點了解，今天我們就用一篇文章來討論下風控模型的設計方式。
風控其實是包含風險管理和風險控制。
其實，用一句話介紹網際網路金融的風控模型，其實就是： 網際網路金融風控模型就是通過人為的建規則 對使用者的真實信用進行評估，估算出信用等級，指導金融機構給出合理的授信額度，從而識別和減少在金融交易中存在的交易風險。
風控模型的應用場景非常廣泛，只要牽扯網際網路金融的行業就缺少不了風控模型的存在，從借貸的角度來看，平台要評估借貸者的個人徵信和還款能力從而保證投資者的收益；從投資者的角度，要保證平台的資金安全，從而保證自己的投資或者本金獲得合理的收益和保護。
另外，風控模型在不同的階段體現的方式和功能也不一樣。從資金的角度來看，風控模型是為了評估使用者還款能力和還款意願，反欺詐反作弊，防止使用者薅羊毛和保證平台安全等功能；從行業的角度，網際網路風控模型體現在消費金融／**鏈金融 ／信用借貸 ／p2p ／大資料徵信等方面。
風控模型的設計其實就是多維度和多角度的設計方式，這裡我們就簡單的通過乙個對於線上借貸對使用者進行資質審核的模型進行舉例子；從下面面的流程我們可以看到，風控模型的審核流程一般都是要經過機器審核和人工確認的相結合的方式。機器的模型審核同時大致分為三個階段，它通過使用者提交的資料，對使用者的資質進行審核，最終得到乙個評分卡的分數。
一般情況下風控模型需要過濾高危地區的黑名單，因為在市場上永遠存在著這麼靠金融欺詐而獲利的人群，對於這類人群只要存在疑慮統統過濾掉，其次通過系統設定的評分規則對使用者提交的個人資訊進行評定，最後輔助一些其他的輸入資料進行分數的微調，最終得到乙個最終的評分卡的分數。
另外，很多金融公司的風控模型的設計不管是對於最終高評分的使用者還是對於存疑的進見，都需要最後的人工進行確認。所以說，風控模型的計算策略和機制在乙個公司屬於絕密，規則出了核心的員工，其他人是不能知道風控規則的。
從我個人的理解的角度來說，答案其實就是： 信用評估 + 模型規則。
總體來說風控模型的設計主要可以分為以下的幾個步驟：
信用評估來自於使用者資料，模型規則其實就是使用者資料規則，資訊的緯度也比較廣泛，大致可以分為基本資訊／行為資訊／信用資訊／社交資訊和消費資訊等。
當然獲取資訊的方式也是千奇百怪，主要的**有使用者提交／介面使用者授權／爬蟲／資訊購買／黑白名單等方法。
分配變數的計算權重 確定使用者變數和分配權重，這個階段其實是在獲取資料之前就要考慮的事情，因為我們需要去定義使用者去填寫哪些個人資訊。從而通過人工的定義規則對這些資訊的權重和變數進行確認，當然這些權重和變數並不是乙個人去口頭決定的，這些變數和權重一般都是公司的某個權威和專家進行確認。
這個方面，一兩句話講不明白，下面幾張圖是某個金融機構的一些權重和變數列表，貼圖大家看看吧！
在風控模型建立的後期，我們必須要輸入個人資訊進行模型的測試，前面我們建立每個指標的評分規則，但是我們並不知道這些規則是否真的適用於市場。這個時候我們就必須要進行模型規則的自測，通過反覆除錯指標分，保證模型準確性。
產品上線進行驗證其實是很有風險的，這個時候是對風控模型的終極檢測，很多金融產品在上線後大部分都不會進行產品的運營宣傳。很可能產品的初期都會吸引一部分攻擊者進行瘋狂的進件攻擊，我當時負責設計的產品當時突然有乙個很大的併發量，最後不得不對產品進行下架處理，所以在金融產品上線的初期我們就必須要考慮到可能出現的危機，一般來說活體檢測是能夠過濾到一大部分惡意欺詐人群的。
產品上線後，對於真實的使用者，有很多信用記錄會明顯影響個人信用評分，如延遲付款額度變化、拖延付款時間的 嚴重程度、信貸賬戶數目增減、信貸餘額變化、賬齡、最近的查詢記錄等。當個人信用 評分模型工作時，它會從個人信用檔案中抽取不同因素來評價消費者的信用狀態，一旦 信用記錄中有瑕疵出現，評分模型就會度量出瑕疵的大小，直接從現有的分數中扣除, 從而使信用評分的分值減小一些。
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