互联网金融平台如何做风控管理

 越来越的互联网金融公司出现在我们的视野里，截止网贷之家2017年3月为止，运营的平台有2281家。如此多的平台，必定良莠不齐，作为普通该如何甄别呢？今天给大家梳理一下内部的风格逻辑。

风控就是所谓的风险控制能力，是互联网金融网贷平台的核心。一般来说，现在的平台都会拥有一套完备的风险控制流程。

互联网金融公司的风险控制部门当然是针对互联网金融公司所面临的各种风险而设置各种职能。

在传统金融公司，他们所面临的风险主要为信用风险、道德风险、市场风险、合规风险、操作风险、战略风险和流动性风险。这一点做的最好的应该要属银行了，银行的一切工作流程，内控制度，操作规范都是把风险控制作为首要考量因素而作出的安排。

传统金融机构最为主要的风险是信用风险，也是我们经常说的发生在信贷领域的赖账风险。不管是企业信贷还是个人信贷，遇到老赖是一个概率问题。业务部门想要做成业务，风控确必须挡路，他们之间有天然的矛盾关系。

这就要求传统金融公司的风控不但要掌握相关风险模型，财务，法律，税务的知识，更要学会跟人打交道。举个例子，信贷经理说有个企业要贷款2个亿，财务水平，公司状况各个方面都发展良好。作为风控，重点审核公司近一年的流水以窥探端倪，还要跟公司的财务见面聊聊，也许能有意外的发现。

而互联网金融公司除了面对传统金融企业的风险，还要同时面对模式风险和数据风险。

模式风险说得通俗点就是需要风控人员论证商业模式，交易模式的合法性。最近几年，高层对互联网金融一直采取放养的态度，各种民间智慧在这个行业大放异彩。一时间，包括股权众筹，P2P抵押万能险，收益权拆分，自建资金池等模式无不是踩在红线上在跳舞。

作为风控，就要研读央妈，一行三会和各地方金融办的最新政策信息，在交易模式上提前修正，避免被派出所贴封条的悲剧。例如P2P高速发展了三四年，现存的比较知名的网贷平台最大的风险就在于政策风险，警察来巡查一次就有可能造成挤兑。

互联网金融平台如何做风控管理

数据风险在传统金融领域也会存在，但意义却大相径庭。在传统金融机构的数据主要是防病毒，防泄漏，在互联网金融领域数据风险主要在于数据的有效性。现在很多的新型金融企业利用数据挖掘，机器学习，反欺诈等计算，批量化操作等大数据方法评估风险。但是大部分企业目前掌握的数据仅限于网络上公开的个人信息，被爬虫拔下来进行分析的基本限于微博，QQ空间，博客等，激进一些的可能掌握短信，微信，邮箱等私人信息。实际上如何分辨这些信息的有效性才是互联网金融风控的核心能力。