都说银行是经营风险，需要在风险可控范围内找到最大利润点，严苛的风险管控能将损失概率降到最低，但是会过滤大量潜在客户；宽松的风险管控可以快速拓展业务，但大量低质量的客户会给整体业务造成不可预估的损失。从贷前、贷中和贷后的风险预测、风险监控和风险预警就显得各位重要，细到授信申请、放款和还款等业务流程也需要关注客户的风险情况。 客户识别是风险管控的第一道管卡。传统业务通过面核人工手段验证客户真伪和业务可行性，大额的信用贷款、按揭类贷款、抵押类贷款仍需要客户经理与客户面对面签约并拍照，签约材料和照片存档处理。随着线上消费贷款的推行，客户通过互联网办理业务，客户经理无法直接触达客户，各种必要的客户识别手段不断推陈出新。银行优先依托于合作机构做客户身份识别和银行卡四要素认证等。新的贷款规则要求银行进行自助风控，业务初期主要对进行客户身份识别和筛选。常规的年龄、地址、婚姻等信息校验，通过银行自己的防欺诈sdk进行人脸识别、联网核查和人脸比对手段判断客户的真实性，其他还得对客户资质进行审查，比如银行开户黑名单和贷款黑名单判定、绑定银行四要素认证，最后对客户申请贷款信息审核，常见有申请贷款信息和用途审核。
客户识别通过后预开展授信申请，需要对客户行为进行真实性认证和存储，授信申请书和预签合同等文档需要通过签名验签技术对客户真实意愿和真实性进行存证，客户真实意愿可以通过短信验证码告知和视频认证等手段留存，真实性需要通过证书加签方式存证。在客户签约允许的范围内，通过银行自建数据、外部数据和征信信息判断客户是否具备贷款申请资格。自建数据主要是银行通过业务积累的数据信息，银行银行业务属性自建数据比较有限和滞后性，主要还得依赖于外部数据，高效的数据源屈指可数，主要依托于电信数据（手机号码真实性和时长）、工商数据、法院数据判断客户风险系数，征信数据为银行最具权威数据源，通过征信查询次数、贷款信息和呆账信息判断客户还款能力。
随着业务和技术不断发展，海量数据和大数据的处理技术的支持，银行通过自建风控模型对客户风险识别和风险评估有多了一项技术，银行主要通过建模平台对客户风险进行识别，根据客户信息、外部数据信息和业务信息核算客户的额度信息和审批通过信息。结合各自风险经营策略，银行风险管理系统各有特色，比较常用的诸如同盾、金电，常见风控模型有FICO、A卡、B卡和C卡，通过建立有效的风控规则，通过风控模型计算信用评分和风险标识。
授信通过或贷款发放后也需要对客户风险进行管理，对客户偿债能力进行有效评估，这时候贷款中预警尤为重要，比如整体社会疫情、经济环境发生变化，客户家庭和工作发生变故等均会影响客户还款意愿和能力。运营数据服务，对客户风险及时揭示，有效监控贷款用途可以对，当客户风险发生时制定有效的应对措施避，通过额度控制和提前收回等手段可以降低不必要的损失。
贷后风险管理指客户发生逾期或者核销后，判断客户逾期情况进行风险管控，贷后管理主要对逾期数据进行分析，可以验证风控规则和模型，及时调整和优化风控策略，从客群、产品、营销策略和业务量整体管控风险。贷后风险管控属于事后管理，因独特滞后性对单笔业务无能为力，但对应全面风险管控至关重要。
无论是贷前、贷中和贷后风险管控不可缺失，只有全面风险管控，通过监控和数据分析等手段不断验证和优化风控策略，才能可控风险范围内利润最大化。
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