互联网金融风控模型就是通过人为建立相关规则对用户的真实信用进行评估，估算出信用等级，指导给出合理的授信额度，从而识别和减少在金融交易中存在的风险，从资金的角度来看，风控模型是为了评估用户还款能力和还款意愿，反欺诈反作弊，防止用户薅羊毛和保证平台安全等功能；互联网风控模型主要用于消费金融、供应链金融 、信用借贷 、P2P借贷等方面；
数据获取主要通过用户授权个人账号或第三方大数据金融征信接口，通过授权账号可通过python网络爬虫获取提取关键数据输出至风控模型，由风控模型根据定义好的数据细分等级及权重，估算出授信额度评分。
系统评分流程图.png
风控审核流程一般采用机器审核和人工确认相结合的方式，模型审核同时大致分为三个阶段，它通过用户提交的数据，对用户的资质及数据进行审核，最终得到一个评分卡的分数。对于存疑和通过的进见，需要人工进行确认审核；
风控审核流程.png
1.获取数据
1.1个人信息核查
身份证或银行卡等用于核验借款人真实身份
获取方式：
用户通过系统认证，通过扫描并上传证件照和第三方实名认证接口达到真实身份核验；
1.2反欺诈类
各种黑名单、多头借贷、违法违规等数据判断用户民间借贷情况
获取方式：
- 建立自有失信黑明名数据库：①各地区法院及政府机构公布失信名单；②系统历史黑名单；③定期维护更新不断完善数据库；
- 系统查询流程为，优先查询自有失信黑名单数据库，再通过第三方失信接口查询，若为黑明单则同步至自有黑名单数据库中，逐步完善自有数据库，缩减成本；
1.3个人基本信息
文化程度、婚姻状况、职业单位、在岗年限、社保卡、公积金、企业邮箱、芝麻信用、个人工作收入流水主要用于授信额度评估，作为还款能力重要判定依据。
获取方式：
该类信息通过用户输入及相关账号授权获取并对重要数据进行核验，学历通过可第三方接口查询核验；社保卡、学历、公积金、企业邮箱、芝麻信用经行用户填写授权认证后，通过账号信息获取提取详细信息保存至系统供风控模式评分使用。
1.4信用类
历史贷款、还款记录、逾期记录等数据判断用户银行信用，用于贷前授信额度评估，贷后定期查询用于还款预警，针对拖欠平台还款而按时还信用卡的用户加大催收力度。
获取方式：
- 通过个人征信，将征信报告单录入系统中由风控系统评定分数，
- 通过第三方接口获取用户金融类征信记录贷款详情，信用卡额度、信用卡余额、历史还款履约情况数据；
- 用户授权相关信用卡接收账单邮箱，系统通过账号密码获取邮件分析提取出信用卡还款和逾期数据；
1.5个人资产类
个人资产主要包含房屋产权及车辆产品该类用户可以评为优质用户，贷前金额审核和贷后无法还款抵押代偿
-
房屋产权
获取方式：
用户在系统中录入房产地理位置、小区名称、面积、朝向、房龄等关键信息点，并上传房产查册、房产证、房屋平面图、房屋现状、小区公共区域照片至系统；
①系统通过房屋关键信息点去各大二手房交易网站获取数据,计算出挂牌均价，从而预估房屋当前价值；
②获取该地区历史成交均价(特别是上月成交价)、成交量根据历史数据计算单价趋势和成交数量趋势，预估房屋总价值； -
车辆产权
获取方式：
用户在系统中录入车辆完整信息品牌型号、车牌号、车架号、购车日期、公里数等数、上传车辆行驶证、车辆发动机铭牌、保险单及车辆外观图片至系统；
①根据车牌号和发动机号校验车辆信息(第三方接口)；
②系统通过车辆关键信息点从二手车交易市场获取车辆挂牌价估算车辆价值；
③通过车牌号、车架号查询相关城市车辆违章记录；
④车辆出险理赔查询(第三方接口); -
金融资产等
金融资产主要为用户购买的债权、股票、基金银行等理财产品；
获取方式：
用户提供相关认购凭证；
1.6消费出行类
该类数据为用常消费数据，根据个人消费金额，消费周期贷前判断用户履约能力，根据通讯位置信息为贷后预期催收提供支撑；
获取方式：
- 电商消费
用户授权第三方购物网站账号信息至平台，①通过第三方平台获取历史消费记录信息；②后期可考虑通过自有爬虫系统获取相关消费记录和资金流水； - 银联交易
获取方式：
①通过邮箱授权，通过分析邮箱交易邮件提取交易关键信息；
②通过获取用户手机短信内容获取银行交易记录数据，提取关键信息； - 通讯记录
获取方式：
①用户授权读取手机联系人、通话记录、短信等数据；
②通过运营商获取历史通话记录结合手机存储联系人，过滤虚假骗贷人员；
③获取通讯缴费记录，根据缴费记录提取出入网市场，缴费、欠费情况； - 地理位置信息：
获取方式：
①提升用户使用应用频率，频率越高获取数据量越多；
②通过卫星定位及基站定位(非敏感权限，无感知)获取用户地理位置信息；
2.确定用户数据变量，分配相关权重
对各项数据进行指标量化，分配权重，最终由系统输出评测总分；
风控考核项.png
3.计算指标评分，根据历史数据不断调优指标
4.总结
风控系统通过获取数据判断借款用户的人品、资产的押品、最终给出对应的借贷产品；系统可用于消费金融、供应链金融 、信用借贷 、P2P借贷等方面；系统获取数据主要通过第三方接口及python爬取数据；针对预设借款金额，对低额度借款用户实现自动审核、放款；针对高额借贷用户，系统为人工审核提供数据支撑，特别是抵押产品估值、产品未来价值趋势提供判定依据。
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