学到了！海内外风控策略的差异

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上次，我们有跟大家介绍了海内外产品的差异，比如风控政策、风控产品等的差异，具体可以再看看前天的文章：《又一重磅内容|海外现金贷产品形态及风控措施》

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                                                        图1：海外不同国家现金贷的进场时间:

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                                                              图2：常规的海外现金贷产品




今天再跟大家讲讲海外现金贷的策略，在相关的差异中，比如海外没有卡三卡四验证，这一点就跟国内风控策略非常不同。相信这也是诸多从事策略同学比较感兴趣的内容。举一反三，如果是做国内风控的童鞋也可以据此对比下。

本次我们将从以下这六个方面，展开讲讲，分别是：

基础规则、抓取规则、模型划线、行为类规则、反欺诈规则、三方数据规则等六个方面。




一.基础规则

年龄 、高风险地区、高风险行业职业

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风险点

第一主要是准入类规则，分类变量排除最尾部5%最差的客户或者调研较差的人群。第二工作信息不做过多核实。




二.抓取规则

即从客户移动端抓取的数据，并制定相应的规则，具体有：




当前设备规则

特别低端、价格特别低，或版本不兼容的智能机

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gps规则

特别低端，价格特别低，或版本不兼容




app列表及使用情况规则

主要是限制国内黑产，薅羊毛




短信规则

短信是否涉及某些关键字，黄赌毒，逾期等 黑




通讯录规则

准入，排序筛选，并补充催收通讯录




三.模型划线

模型的内容，跟大部分的信贷产品一样，均为给客群确定一个具体的量化值，并进行风控排序和分层。

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四.行为类规则

ocr更改情况

gps移动距离

applist变更情况

本app埋点信息规则




风险点：

变更异常情况，数据基于埋点数据，多用于复贷，首贷很少




五.反欺诈规则

face匹配规则、身份证匹配规则、设备device匹配规则wifi匹配规则

风险点：

限制人脸与身份证一致，限制同一张人脸，同一张身份证，同一个设备的串用情况，通过这些规则，来形成闭环，判断是一个人。也有增加黑产，薅羊毛的成本。




六.三方数据规则

身份信息验证规则 、银行卡姓名验证规则、黑名单调用、征信调用




风险点：

海外没有卡三卡四验证，所以人脸身份证等，无法闭环验证银行卡手机号等是同一个人，验证身份信息存在。

在以上的数据规则中，行为信息依赖于埋点，数据计算量大，首贷较少使用，主要用在复贷三方数据少，价格贵，覆盖率低，所以放在最后。

...

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关键词：海内外 device Back 异常情况 WiFi 风控大数据