国内的消费金融这么火，风控到底是个什么水平？真的很容易被骗贷吗？

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骗贷这个问题其实一直是金融行业非常关注的问题，在互金平台刚兴起的时候，确实有些互金平台或者银行，急于提升业务规模，对产品的风控手段打磨的不够，导致被人钻了空子发生骗贷。但现在消费金融的风险控制水平已经随着科技的发展和数据的积累在不断进步，现在想要骗贷是很难的了。我以下主要讲讲市场上银行和互联网金融公司都是如何做风险控制的。

银行是如何做消费金融的风控的呢？银行从来都是金融行业最保守的，因此银行的消费贷款基本上只做两类，一个是信誉很好的人的信用消费贷款，一类是抵押消费贷款。

那些不符合银行信用贷款的要求，又没有房子抵押的人是如何做消费贷款的呢？ 那就要说到各类互联网金融平台了。相对于银行来说，互金平台做消费金融在风控方面是有自己的优势的。一方面是通过技术手段能够获得更多的数据，另一方面风控模型也是多种多样。

有人可能会问，为什么互金平台想对于银行还会在风控上有优势，能够获得更多数据呢？ 其实，并不是银行不愿意拿到更多的数据，而是从成本和收益上不划算。银行的消费贷利率很低，通常基准上浮30%-50%，和动辄年化20%-30%的互金平台利率相比赚的非常少。因此银行倾向于最小成本投入，最低坏账率，也就不去花钱买数据或者是外部接入数据调用了。银行把小金额的消费金融通过信用卡分期的方式来解决，大金额的信用贷款就直接放给高收入稳定工作的群体。中间这些有一定风险的资产就交给了互金平台。

互金平台的消费金融是怎么做风控的呢？

通常互金平台一笔资金的发放，需要有很多个环节串联起来才能实现，这其中包括实地考察、合作机构初审、打分卡模型筛选、反欺诈系统筛选、人工审核等等，放款前还会再次核对所有材料符合审批意见的要求；放款后还要定期做贷后管理和项目预警。

这是零钱罐公司的风控审核流程，可以看到整个环节有22个节点，这对把控一笔融资的风险能够起到很好的帮助作用。

2.打分卡+人工审核的模式。打分卡的模型是各家互金平台的秘方，就像饭店的做菜的配方一样，神秘又重要。一般都是互金平台自己对于客户各个维度的数据设定一个权重，通过加权计算得出来客户的最终得分，然后按照不同的得分采取不同的放贷策略。比如分数很高的就闭着眼睛放，分数一般的就提价，来保证收益覆盖风险，或者干脆就拒掉这笔融资。

这是零钱罐的打分卡的分数处理标准，把客户从150分到700分，分为A-E5个级别，针对不同的级别采取不通的策略。至于具体分数是怎么得出来的，这里面学问就大了。打分卡的评分标准和权重通常是互金平台花了很多学费在实践中打磨不断调整权重才得出来的。

3、 大数据风控。其实打分卡可以成为是大数据风控的一个应用，为什么我要单独讲大数据风控呢？是因为现在大数据风控所涵盖的内容不止是打分卡。首先说大数据涵盖的信息已经非常广了，只要个人授权，科技公司是可以拿到很多数据的。包括个人的消费记录、网购记录、电话相关的定位、通讯录甚至通话记录等。其次是这些数据真的能够给风控部门提供很多参考。例如，如果这个人网购突然大幅增加，就要关注是不是会影响现金流，出现还款困难。例如，如果借款人的位置信息不在是家和单位附近两点一线，可能就会有跑路的情形发生。银行受限于系统开发能力和信息保密的严肃性，一般不会系统接入的方式来接网购啊、位置啊这些信息。而互金平台系统开发能力强，接入数据的速度快，同时也一般要求用户给予其使用的数据的授权，这就让互金平台有了自己的大数据风控策略。

4、依据场景做融资。为了降低风险， 有时候互金平台也会依据客户的消费场景来做融资。例如培训费的分期、装修分期。控制好资金的用途其实是非常重要的。一个人如果是正常的消费，去上学、去装修、去购物，那么这笔钱要回来概率是很大的。如果一个人借了钱去赌博、去还高利贷，那这笔钱要收回来就非常难了，这就是控制资金用途的意义。

以上就是银行和互金平台在消费金融领域的主要风控措施。金融领域，风控是基础。风控体系的优劣基本上代表了一家互金平台的核心能力，它直接影响互金平台资产的盈利能力和资金的安全性。也就是说，投资人在选择互金平台时，风控水平应该是首先要考虑的。

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