2023-05-10 14:56:27
风险控制作为借贷环节的核心，不仅是P2P平台的核心，也是投资者判断平台是否安全的指标。在贷款关系处理方面，我们倾向于将贷款分为抵押贷款和信贷贷款，即实物抵押贷款和无实物抵押贷款。
信用贷的起源于孟加拉国。上世纪70年代，穆罕穆德·尤努斯在孟加拉国创办了孟加拉农业银行格莱珉（Grameen，意为乡村）试验分行，格莱珉小额信贷模式开始逐步形成。尤努斯提出对资本主义进行改革，原始的资本主义提倡的是竞争和资本追逐利润的本性，尤努斯提出改变原有的资本模式理论。他成立了格莱珉银行，为穷人提供贷款，并且不需要穷人提供任何担保。他构建体系，让穷人结成五人小组进行贷款，利用一层层的信任——邻里亲朋的信任、格莱珉对穷人的信任——提高还贷率。
我国自1993年以来一直在发展小额信贷。起初，一些福利贷款是从国有银行发放的，上大学申请助学贷款的学生可能比较清楚，其中一些是农村信用社的性质，主要以支持农业发展为导向；到目前为止，私营贷款机构主要从事这部分业务。信用企业的借款人没有资产，而且在社会上往往没有良好的信用，这就是为什么许多二三线城市的年轻人不能申请信用卡的原因。我国现有的信用风险控制模式主要有以下几类，其中大部分也是从国外引进的。
IPC技术——信用为主，注重借款人还款能力和还款意愿
德国IPC和中国的合作从2005年开始，过去得十年里，国内有数百家商业银行接受了德系微贷技术的指导，包括包商银行及马鞍山农村商业银行等。IPC公司信贷技术的核心是评估客户偿还贷款的能力。主要包括三个部分:一是考察借款人偿还贷款的能力，二是衡量借款人偿还贷款的意愿，三是银行内部操作风险的控制。每个部分，IPC都进行了针对性的设计。举个栗子，从事小微信贷的借款商户常常没有财务规范，既没有银行流水也无纳税记录，这个时候就需要风控人员在尽调过程中辅助商户完成经营状况和财务信息，最后核定风险。除此之外，IPC技术对于人的稳定性要求也很高，单身和已婚的区分、家庭和谐、是否有陋习都是要考察的。IPC微贷技术的信贷流程包括市场营销、贷款申请、信贷分析、信贷审批、贷款发放、贷款回收六个过程，大体上和我们传统的信贷没有什么区别，交叉验证是德国IPC技术的核心，交叉验证就是对两个方面获取的数据进行核对，保证合理的数据偏差在一定范围内，比如毛利率=（销售收入-销售成本）/销售收入，把借款商户口述情况和实际计算情况对比，差距在5%以内即认为合理，假若一个借款商户连自己大概盈利多少都计算不清楚（或者说谎），又如何信任他能还钱呢？
在德国IPC技术中，图表工具也非常重要，主要工具有时间线工具、上下游分析工具、资产负债表工具、损益表工具、现金流量表工具等。时间线工具主要描述借款人的工作过程，上下游分析工具使用“投入-企业-产出”的关系图来描述商人的业务流程，这与我们通常所说的供应链金融类似。这两个方面主要描述了企业的经营状况。资产负债表、损益表和现金流量表分析借款人的财务状况以及是否有足够的现金流量支付贷款，通常以年收益的70%左右作为贷款金额的上限。
信贷工厂-履行各自职责和控制银行风险的移植物。
信贷工厂又称淡马锡模式，最初是指银行在进行中小企业授信业务管理时，设计标准化产品，从前期接触客户开始，到授信的调查、审查、审批，贷款的发放，贷后维护、管理以及贷款的回收等工作，均采取标准化管理，其作业流程就好像工厂的“流水线”。
该模型也是P2P领域应用最广泛的信用贷款类型。面对信息和数据完整的中小企业和微型企业，风险控制被分为几个部分，如第一次审计、审查、核实、最终上诉、批准和贷款、贷款后管理、收款等。在授信时，系统根据客户信息情况自动进行信用评级，然后由信用审计岗位对客户身份信息、收入信息和工作信息进行验证。最后，确定是否应发放贷款，以及用户的信贷额度和还款周期。在贷款后出现逾期和坏账的情况下，根据拖欠款的不同，采取不同的收岗策略。
目前，国内商业银行采用的信贷工厂模式一般为建设银行、中国银行、杭州银行等组织模式。信用工厂的核心环节是尽职调查和审计。在接受业务后，客户经理需要向风险控制人员提交尽职调查，以进行尽职调查，这依赖于三个基本工具：“输入标准操作手册”、“内部评级系统”和标准化的调查报告模板。风险控制专员对投入进行过程审查，并通过评级系统(或记分卡申请)进行初步评级和评级，如果这些系统不符合政策准入条件，则可能立即予以拒绝。符合录取条件的，按照标准化调查报告模板进行调查和填写。审批人员主要根据风险控制专员提交的信用调查报告，结合产品的风险特点，充分发挥专业审批经验，进行最终审批。
不同业务分工合作好处在于效率高，隐性成本低，且易形成规模，易满足网贷融资方的快速需求，它的优点在于标准化作业，便于批量复制和控制标准，提高风控效率；缺点在于人员主观风险意识低，对系统依赖程度较高，易出现漏洞。
FICO船将与强大的信用体系保持一致
FICO评分系统在美国得到了广泛的应用。它最初是由美国个人消费信用评估公司开发的一种个人信用评级方法。由于美国健全的个人信用体系，工程师比费尔和数学家厄尔艾萨克在20世纪50年代发明了信用评分统计模型，并于20世纪80年代在美国流行起来。现在它是美国费尔艾萨克公司的专利产品，它被命名为FICO的信用评分。FICO信用评分模型利用大量的样本历史数据来描述消费者的信用、道德品质和支付能力，然后将每个指标分为几个等级和每个等级的分数，然后计算各指标的权重，最后得到消费者的总得分。影响FICO评分系统的因素有五个：客户信用还款的历史、信用账户的数量、使用的信用年数、使用的信用类型和新开设的信用帐户。这就像你经常花在淘宝和天猫上一样，蚂蚁的花费给你一定的消费，让你先花再还。
一般来说，如果借款人的FICO信用评分超过680，金融机构可以认为借款人的信用是未偿还的，可以直接发放贷款。但如果借款人的信用评分低于620，金融机构可以拒绝贷款或要求它们增加担保。如果借款人的信用分布在620点到680点之间，金融机构将不得不进行进一步的调查和核实，然后使用其他信用分析工具。
可以说，FICO是在漫长的一年和大量的数据积累下形成的。目前，国内信用体系还不完善，也没有相应的数据交换。评价标准和评价方法难以统一。值得证实的是，基于数据模型的风险控制比前两种方法更客观、更有效。
除了以上说的几类，P2P网贷还常有一些以大数据风控为噱头，多是通过捕捉历史信息来预测未来的信用表现，实际的风控作用极小。国内的信贷风控发展还是以传统的信审模式为主，其他模式，还需待未来征信数据共享之后。