风控涉及到P2P企业的核心机密，自然是高端大气上档次。不过具体是个什么东西，我很难按照你的提问来描述。很多时候，风控确实需要依托于IT系统，但所谓的系统只是和载体；而你说的风控模型，涉及到统计学，金融建模等诸多专业知识，但也不能把模型等同于风控，说白了，模型知识风控流程统计工具和结果。那么P2P的风控到底是什么？
 
    要弄清楚这个问题，首先要明确的是风控的目的是什么。很简单，就是控制借款人预人期会给投资人带来的风险，可按照以下公式计算：预期损失=违约概率*违约敞口*违约损失率。P2P平台违约借款人的数量除以P2P平台总的借款人数量; 违约敞口是指借款人违约时尚未偿还的借款本息金额，违约损失率是指违约敞口中无法收回部分占违约敞口的比例。

    有了这样一个风控目的，P2P平台就有了风控的两种思路：
    有些P2P的风控偏向于违约损失率，虽然违约会发生，违约敞口大，但只要控制住违约损失率，这样就不用花太多精力去控制违约率了，简单直接。这种风控模式目前有三种方法：
1、 采用担保机制，要求借款人提供抵押物或者提供大型企业担保，借款人违约了可以用抵押物抵消啊，实在不行也可以找担保方解决；
2、投资有风险，不要把鸡蛋放在一个篮子里！也就是小额分散的原则。比如人人贷的优选计划，具有优化的自动投资功能的计划，对参与计划的出借人，自动分散投资至不同的项目。
3、风险准备金。很多平台采用了类银行准备金的风险准备金模式。即从每笔交易里计提少许比例，用于偿付未来的坏账。

    而另外一种偏重于控制违约率，也就是通过建立预信用评级模型，把违约率高的借款人全部拒之门外，核心就是控制违约率。这种模式要求有大量的信用数据积累，以便建立精确的信用评级模型，多用于信用借贷。
    但是中国的信用数据来源非常分散，征信体系落后，不同的数据源之间相互割裂的现象较为严重，不同机构之间数据尚无法实现共享。。。一些有大数据征信背景的P2P平台，也许可以在一定范围内，从线上完成风控和授信，但是大多数独立的P2P平台不具备这一点。
    所以P2P公司大多采取了线上+线下审核的模式， 并即采用类似国外信贷工厂的模式，利用风险模型的指引建立审批的决策引擎和评分卡体系，如何根据个人的不同行为特征等数据来建立评分卡，判断其还款概率。
    而具体到风控模型，就是通过研究分析不同个人特征数据相对应的违约率，通过非线性逻辑回归、决策树分析、神经网络建模等方法来建立数据风控模型和评分卡体系。
   
    风控大概就是这样一个思路，控制违约率和违约损失率通常都是相互结合的，贯穿贷前贷中贷后。具体一点的话，评估审核的模式有IPC，信贷工厂，大数据风控等等，而风控模型更是多种多样。所以，这次只谈 思路。

评论(0) 2 2015年6月19日