【编者按】客户、风控，它们与互联网金融的关系，最贴切的莫过于：客户&风控虐我（互金）千百遍，我待他们如初恋了。无客户、无风控，不互金。但是客

客户、风控，它们与互联网金融的关系，最贴切的莫过于：客户&风控虐我（互金）千百遍，我待他们如初恋了。

无客户、无风控，不互金。但是客户是流量和风险的集合体。风控控得严，成本就高、生意就少；控得松，风险就高，坏账就多。
客户是核心
风险管理的核心目标很重要，它决定了平台的风控是什么样子。如果目标是让产品更多元化、能覆盖更广的人群，那么风控首要看的就是如何对这些人群进行风险度量，以便根据不同的风险等级，设计不同的产品来满足不同的需求。如果目标是多挣钱，那么就会向绩效看齐，比如考虑抵押中怎么去评估价格更低一些或者更高一些，以便更多让利给平台。
把客户放在第一位，并不是一句尴尬的口号。在风控乃至整个金融生态圈，存在上下游的很多利益方，对不同平台来说，利益方主次有别，但唯一共同的中心是客户。
中望金服CRO马斌斌认为，做风险管理最早的、也是最重要的风险是判断客户有没有真实需求。比如刚走出校门的年轻人，在经济能力不允许的情况下只因为羡慕别人就想买几万块的衣服和包，这就是典型的假性需求。
确定完这个核心目标之后，我们所有要做的事情才会以此为出发点，来更好地帮助客户解决问题，也就真正进入了风险管理的业务环节。
马斌斌认为，大数据深刻影响和优化了传统风控，但它并不是万能的，因为有很多风险单靠大数据是解决不了的，比如人的风险、操作性风险。
全流程智能风控系统
第一，市场性风险。
当我们选择不同人群的时候，他的风险就已经锁定了，所以圈定人群，也就锁定了一定种类的风险，这是做风险管理的第一关。市场性风险是用产品来解决的——为不同风险类别的人群设计匹配不同的产品。
第二，操作风险。
如客户申请7万，审核人员由于疏忽大意批了70万，这就是典型的操作风险。所以我们说操作风险的时候单指工作失误，而不包括恶意欺诈。应对操作风险，就需要一些流程机制的设定，比如设置放贷额度上限。
另一个是问题和审批权限相关，比如流程中有人权限范围很大，那么弄虚作假甚至卷款跑路的后果不堪设想。针对于此，中望金服以权限切分和审核隔离的机制进行有效解决。
第三，信用风险。
信用风险讲的是是客户的违约概率、违约风险的问题。这个跟场景和产品也有关系，但是它是次要的影响因素，最关键的还是客户本身。
同一个人，不管处于何种场景，他的违约概率是趋同的，比如同一个人买车买房都需要贷款，因为客户本身是不变的，所以风险是一致的。所以，在信用度量的时候，要抛开产品抛开场景对一个人进行度量，这样才会很客观，才会知道原来是什么样。
到底是先有产品再去做它的风险定价、做风险评估，还是先对人群进行风险评估、然后给他匹配不同产品？中望金服CRO马斌斌认为，正确的姿势是先确定服务人群，然后对这类人进行风险的度量和评估，再去想他有什么样的风险，我选择什么样风险的客户来满足他的需求产品，接下来才涉及到风险策略：怎么既满足他的需求，又能控制我们的风险，可能有风险补偿，比如说费率高一点，可能有风险转嫁，我需要找合作伙伴、保险公司或担保公司帮我解决这个问题，当然还有很多风险方法。
第四，多头负债、欺诈风险。
确定多头负债有几个方法，在获得用户授权的前提下：央行征信报告、第三方公司征信数据、第三方支付公司数据、电信运营商数据和手机登设备数据等。中望金服CRO马斌斌认为，关于第三方支付数据的参考需要注意几个前提：第一，数据能不能出来；第二，这个数据准不准确；第三，和你的匹配度怎么样。
多头负债并不意味着一定是过度负债，我们主要解决过度负债的问题。当然多头负债或者多次查询，它是多头负债的一个转换指标——查询次数得多，可能就会贷得多，继而负债就可能多，最终无力还款的概率就偏大，有这样一个逻辑关系。至于如何划线确定，这个就仁者见仁了。
关于中望金服
中望金服成立于2016年3月，公司致力于以科技力量打造新金融新生态，基于大数据风控、决策引擎、智能系统等金融科技优势，为金融机构和合作伙伴提供优秀金融解决方案，为金融消费者和小微企业提供普惠金融服务。公司核心管理团队成员均为业内顶尖专家，平均金融业从业时间 10年以上，累计管理信贷资产超过1000亿元。