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消金业务面向的是有各类消费需求的普通用户。对于用户体量较大的互联网金融平台，其获客手段比较丰富，线上实时授信实施审批的简洁化流程会带来很好的客户体验，同时也会产生海量的借贷行为数据。
但对于信贷类产品而言，便捷的客户体验背后蕴含的是各种潜在的风险以及非常复杂的客群结构，这就需要我们在各个可能预测风险、发现风险、解决风险的环节中设计结合场景化的风控策略，同时借助机器学习算法与大数据开发各类精准化的风控模型。
下面基于产品业务本身，从客户激活、使用、催收等各个环节，讲一下风控的日常工作：
1、 优质客户授信
谁能激活我们的信贷产品？该给其多少额度？如何进行定价？
这些都涉及到在贷前对于用户的风险、身份资质以及借贷需求等多维度的评估，利用客户在商城或其他场景的消费、浏览、地址、支付等行为数据，通过机器学习算法预测客户风险。其中除了考虑风险评分之外，也会包括一堆比较复杂的授信策略，包括对客户职业、学历、收入、资产等维度的预测，最后综合各类信息完成对优质客户的预筛选。
2、 在线反欺诈识别
纯线上信用产品的主要挑战在于欺诈风险的防范。
在客户激活流程中，根据其在设备上留下的各类信息，包括设备号、设备指纹、生物探针等，来综合判断该账号是否有被盗号风险、集中登陆风险、涉黑风险等，对于有潜在风险的账户采取相应的处置方案，包括拒绝准入、核身加验等。
3、 风控决策引擎
风控决策引擎，是将风控策略进行统一管理、集中决策的系统。客户的激活、额度以及定价策略的具体实现都是在决策引擎系统中完成，是风控大脑的决策中枢。
4、 交易拦截
针对京东白条这类消费场景的信贷产品，客户在用白条支付订单后，需要京东物流体系进行配送（除去虚拟类商品）。
在配送环节中如果发现客户有账号被盗、套现、中介操作、涉黑等各类风险，可在配送环节进行订单拦截，阻止这笔交易的真实发生，挽回资金损失。
5、 贷后客户管理
由于白条、金条均属于循环额度信贷产品，客户使用过程中的风险、需求都在不断发生变化，因此根据其使用行为进行风险的进一步判定以及对其信贷需求更精准的定位非常重要。
通过贷后的额度调整、定价调整等手段，可以让“好客户”用的更好，同时降低“坏客户”的风险敞口。
6、 贷后催收
逾期客户管理对于任何金融机构都至关重要，包括互金公司。随着资产规模的不断扩大，坏账也会持续增加，导致客户逾期的原因很多，例如忘记还款、近期手头较紧、还款意愿不足、恶意拖欠、欺诈、账号被盗等等，不同类型客户的在逾期后的催收处置手段也不同。
目前的催收手段包括短信催收、电话催收、上门催收、律师函等，因此在整体资产规模较大时，什么时候催、以什么方式催除了依据产品特点及专家经验外，可通过客户的历史使用行为开发不同阶段的催收模型，制定差异化的催收策略，并结合催收成本设计合理的催收方案。
7、 精准营销
风控的本质不只在于识别“坏客户”，也包括对于“好客户”全生命周期管理。营销做的好做的精准，可以减少逆向选择风险，扩大优质资产规模，提高整体资产质量。
精准营销包括拉新、睡眠促活、休眠唤醒、流失唤回、引导分期等不同内容，尤其对于平台类的信贷产品，能够利用好平台流量、精准识别出不同客户对于不同品类的消费偏好，并通过模型算法实现静态资源位的千人千面以及短信、push、EDM等主动触达手段的精准化，至关重要，而所有这些都离不开我们对对数据的理解、产品的理解以及对客户的理解。