公众号：从零开始做风控
风控行业博大精深，诙谐有趣，我想你会喜欢上她的。
01
前言
最先接触风控是我工作的第二年，因所在公司部门发展战略调整，开始做小B的信贷业务，我转到了业务中偏操作性的、较为基层的岗位——审批，而后因表现还行，主管给我机会去探索和学习更深的领域，有幸开始接触项目核心——风控。
02
信贷业务中风控是什么？
从一个小故事说起：
“风控是什么？”
“你走过大桥么？”
“桥上有栏杆么？”
“有”
“你过桥时会扶栏杆么”
“一般不扶”
“那栏杆是不是没必要有呢”
“那还是得有啊，不然我可能会掉下去”
----那么，风控就类似桥上的栏杆，拥有风控的保障，金融才会有所保障，更加安全。
金融领域的风控部门是业务的核心部门，从事风控行业的人一般可成为风险管理者，而风控就是这些风险管理者通过采取各种措施，控制好业务的风险，将风险控制在合理的、可承受的范围呢。
03
风控的核心问题
为什么说要将风险控制在合理的、可承受的范围内，而不是通常理解的尽量避免或杜绝可能发生的风险事件呢，这就要说到风控的第一个要完成的核心问题：平衡好风险和资产规模（一般指在贷余额或AUM）
二者都很重要，因为直接为影响到业务的终极目标——收益，风险过高即通过率过高可能带来规模的快速扩张，但风险事件可能也相应提高，造成的损失难以覆盖收益；风险过低即通过率过低可能导致规模过小，相应的收益绝对值也较小，所以风控第一个目标就是尽力找到边际效应为0的点，达到收益最大化（如何做？以后慢慢慢慢说）
风控要解决的第二个核心问题是平衡好机器和人的作用。
二者各有利弊，机器的优势在于可以24小时不间断工作不会疲惫和懈怠、成本相对低、标准统一、工作不带感情、客户体验也好，缺点是可能出现系统或机器bug、识别不出来特殊情况下的异常情况、需要人来提前配置好。
人的优势在于不死板、可以根据业务灵活的调整和优化，确定在于成本高、人得休息效率低以及每个人的标准或感知存在偏差。所以风险管理者需平衡在人与机器中做好平衡，取长补短，机器能完成的审核交由机器，机器完成不了或无法判断的再由人工介入。
04
风控部门的职责及组织架构
风控一般需贯穿业务的始终，从最初的行业调研、产品设计、准入门槛设定，到贷中的确定运营流程、审批规则或人工审批标准、制定授信额度和定价策略、设计贷中监控报表，再到贷后回款方案的设计、贷后数据表现分析，优化和迭代风控策略和模型等，全程都需要风控部门参与。
风控部门是信贷业务的核心部门，宏观上，一般会分为风险政策（也叫风险策略）组和大数据组。
前者更偏业务，可能细分为策略或规则制定岗和行业或产品研究岗，或在不同阶段合并为项目制；后者更偏数据，涉及底层数据的挖掘、清洗、建立应用型模型等，一般要求有一定的数学、统计学或计算机专业背景。
除此以外，风控部门通常还包括贷前审批组、贷种营销组和贷后催收组等其他小组，工作中会密切与多个部门交涉。
05
为什么想做风控？
我最先接触风控是从信审兼客服工作开始，这不是成为核心风控人员的必经之路，但对于刚接触风控行业的人来说是一个理解和直面客户的方式，可以帮助你直观立体的了解产品在做什么，前端客户的需求、业务可能存在的风险点，以及熟悉申请流程中的每个节点情况等。
后来有幸加入到风控核心岗，开始打开了业务核心的黑匣子，接触到业务底层数据、配置的各类规则和策略、使用的各种模型等，也开始从业务和数据角度理解这些风控准则的原因并逐渐吸收和思考如何不断的完善、优化和创新，非常值得探索和深耕！
06
风控需要具备哪些要求
1、代码能力。
这是基础中的基础，几乎所有的工作内容都是已数据为基础的，无论是最最基础的取数能力，还是面对数据的分析能力，没有一定的编程基础瓶颈巨大。目前常用的工具有：
SQL：非常简单基础的编程语言，不用太专业，一般基础的select、join、order by、group by等掌握即可，加把劲一周内可以轻松拿下。
Python：重要分析、数据科学、机器学习工具，近两年国内外的火热程度爆发式增长，也是很多开发者推荐的入门编程语言，主要熟悉pandas、numpy、sklearn和stattsmodels四个包。
还有SAS和R语言，也是经常在风控岗JD中的技能要求
如果能掌握2~3个，精通一个，对职业发展非常重要。
2、数学基础
主要是概率论和数理统计中的主要内容，包括均值、方差、假设检验、回归分析等内容，另外为了跟上目前机器学习这个热点，最好还要学习一些相关的决策树算法、离散数学、运筹学、最优化等方面的内容
3、建模能力
数据风控就是将业务问题转化为一个个的数学问题，去求解和分析，涉及到数据获取、数据清洗、数据训练、数据建模等多个流程，我也没接触过，感觉很高大上。
4、金融行业基础知识
需一定程度上掌握目前主流的个人信贷产品的产品特征、费用构成、主要客群等信息，像《货币银行学》、《宏观经济学》、《微观经济学》还有近些年特别时髦的行为经济学的相关书籍、包括我们国家跟银行业、征信业相关的监管机构、职能及法律法规，跟风控相关的上下游产业，比较主流的黑产等。
5、业务经验
正如前面所说，策略偏业务，这就要求有一定的业务经验， 主要包括，在不同场景下常用的风险策略、在突发情况发生时常用的应对方法、风险策略的决策机制、如何与IT部门沟通风控需求、怎么写各种文档等。
6、学点心理学
风控说到底是和人打游击战，如何把坏客户或者异常情况拦住这就要风控能从人的角度理解一切发生的行为或提前考虑到可能会采取的手段，对于理解数据也会有一定帮助。
道路很长，未来很美好，加油！
—THE END—
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