不管一家公司的风控怎么做，它的战略目标都是做收益。只是收益和风险是一个对手戏，达到平衡态才能取得最优回报。风控就是考虑信贷业务中的风险部分。
一般来说，贷款机构需要做两类决策：一是对新客户是否授信通过，二是对老客户的管理，包括是否提额或者处置等。前者是贷前审批，后者是贷中管理，如果把逾期客户的处理加上的话，还得再加上一个，贷后催收。
信贷市场是拿贷款利息的收益去对冲贷款本金可能遭受的损失，在金融管控趋严的形势下，利息大多控制在年化24%以下，本金带来的损失往往需要数十倍的利息才能填补上。因此，贷前管理至关重要。
如果我们能预估出客户授信通过后不偿还本息的可能性，那么在贷前就可以不予通过，防患于未然。但是贷前授信存在两个问题，一是贷前客户信息较少，识别能力不强；二是只评估了通过之后一定期限内的风险，适用于生命周期的前段。
于是，我们可以进行贷中管理。依靠授信通过后的用户行为数据，在不同时间点对客户风险重新评估。
在用户出现逾期后，也需要对其后续回款情况进行评估，精细化分配催收资源。
在收益和风险的平衡中，贷前管理能避免损失，贷中管理减少损失，贷后管理回收损失。从用户贷前准入阶段的策略、模型，到贷中用户交易、用户额度管理，到贷后催收策略等场景，在整个信贷生命周期中，不同的数据起到了差异化的作用。
一言以蔽之，风控的关键在于前中后的用户生命周期管理体系。
风控中的用户管理和其他互联网业务中的用户管理其实是互通的。当你精通一样技能的时候，你会发现一通百通。
1.贷前管理
贷前管理阶段一般认为包括申请、审核和授信三个步骤，其中申请又可扩展至营销获客层面。信贷产品的起点是获客，这也是用户生命周期的起点。对于每一类目标人群而言，他们在流动性需求、未来可预期现金流、消费观念、收入水平以及信用状况等维度上都具有一定的规律和共性，进而影响其申请额度、贷款利息的接受水平、还款能力和还款意愿等。
如果你看过之前的文章，就已经知道风控的底层逻辑在于还款能力、还款意愿和多头借贷的有效衡量。那我们自然就需要去挖掘这三类信息。
回顾一下请点击 👉 风控的底层逻辑
像挖矿一样，数据挖掘的成功是建立在知道在哪儿挖和挖什么的基础上的。我们已经有了好的开头。
更多的有效数据意味着更精准的客户画像，有效意味了不离三要素：还款能力、还款意愿和多头借贷。移动互联网的蓬勃催生了大量的新业态，更导致了数据信息的激增，和相关产业的发展。在某种程度上，数据已经成为了和石油一样重要的战略资源。在大数据这个冉冉上升的风口上，一大批数据公司成立。由于现金贷的目标人群大多都是不被传统借贷机构覆盖的长尾人群，缺少完整的央行征信数据，必须依赖第三方大数据来辅助做风控。
如贷款机构有自有数据，像蚂蚁的淘宝天猫电商数据、腾讯的用户关系、京东的电商等，可以优先考虑对这些数据充分挖掘。即使这些自有数据不在三要素当中，往往也能侧面反应这些信息，作为补充。
在行业发展的中后期，一款产品的自然流量可能绝大部分都是行业内的多头客群。一般来说，与开展的业务直接相关的数据往往比其他间接数据都更有用。客户在其他消费金融机构的申请、借款、还款、逾期等行为，很大程度上可以刻画一个人的风险表现，即使风险表现更准确地说是由人和产品两方共同决定。
获得用户数据后，便可根据业务历史数据对其建模，得到用户的申请评分。不同评分段的短期风险如何、长期风险如何、收益损失率如何，都可以得到明确的统计结果。贷前如果一个用户的评分过低可以直接拒绝其贷款，而通过的用户也可以根据评分高低制定差异化初始额度。
2.贷中管理
贷中阶段主要是对借款人个人信息的跟踪和监控。一旦有异常信息的产生，风控人员可以及时地发现、联系该借款人，尽可能保证这笔借款的安全。
在整个风控流程中，也需要对借款的集中度作妥善管理，防止因为集中借款和集中逾期带来的资金流动性不足的问题。
贷中管理是在控制风险的前提上，管理客户对借贷的需求，让他们更多地使用产品，其中关键在于额度管理。
客户可能会对初始额度不满意，希望提升额度。这种现象很正常，刚开始时对未来的预测比较困难，初始额度一般比较保守。待和客户借贷关系建立数月后，账户表现会显示出一个较为明确的发展方向，多次履约正常的用户也理应得到贷款机构的信任，被授予更高的额度。
对于用户的额度而言，多头借贷也是一个重要的参考维度，借款用于还款显然不如借款用于正常消费。
授信通过后的用户产生一系列行为数据，例如借了几笔贷款、间隔多久、还款习惯怎么样等等，这些数据进一步刻画了用户的可信任度。贷中管理，在不同时间点对客户基于更新的数据情况重新评估风险，是精细化用户管理必须做的事情。
3.贷后管理
贷后阶段的工作集中在催收上。逾期客户管理对于任何金融机构都至关重要。随着资产规模的不断扩大，资产质量也会不断下探，坏账则会持续增加。
导致客户逾期的原因很多，例如忘记还款、近期手头较紧、还款意愿不足、恶意拖欠、欺诈、账号被盗等等，不同类型客户的在逾期后的处置手段也不同。一些逾期行为能自行修正，一些只需要适当的提醒，我们只需要对一部分借款人采取严厉的措施。
目前的催收手段包括短信催收、电话催收、上门催收、律师函等。在整体资产规模较大时，什么时候催、以什么方式催除了依据产品特点及专家经验外，可通过客户的历史行为开发不同阶段的催收模型，制定差异化的催收策略，并结合催收成本设计合理的催收方案。
但不管如何，催收的首要目的是维护客户关系，只有在客户关系无法挽回时才能去采用严厉措施强制性回收资金。除了忘记还款（偶然性逾期）和习惯性逾期1-2天的客户外，入催的核心人群是还款能力和还款意愿出现问题的客群。
贷后催收不一定需要评分，可以依靠逾期行为来分层制定催收策略。但如果还需要进一步开发催收评分卡执行精细化催收策略，就需要去挖掘更多能代表用户还款意愿和能力的数据维度了。
催收策略如同贷前、贷中策略一样，首要目的是考虑收益与成本，我们要把精力和成本投放在对付有效果的逾期客户上。对于多头严重的客户，其催回的可能性就会低很多，因为这些逾期借款人要么还款能力不足，要么恶意欺诈。
风控之道在于用户生命周期管理。本文介绍了贷前、贷中和贷后分别可以做什么、为什么做以及怎么做。掌握第一性原理，是真正学会一项技能的关键。后续将进一步展开更多细节。
