互联网金融中需要关注的风控逾期指标有哪些

1. 互联网金融中需要关注的风控逾期指标有哪些

互联网金融运营需要关注的数据比较多，有用户指标、产品指标、营销渠道指标、营销活动指标、合作方指标、风控指标、支付渠道指标、IT平台指标、客服指标、竞争性指标，具体的可以去最权威的小财迷金融平台查询中心看一下。

2. 互联网金融中需要关注的风控逾期指标有哪些

正常资产用C表示Mn表示逾期N期:M1逾期一期,M2逾期二期,M3逾期三期,M4逾期四期,M5逾期五期,M6逾期六期Mn+表示逾期N期(含)以上，M7+表示逾期期数>=M73、贷款余额ENR至某时点借款人尚未偿还的本金，即：全部剩余本金作为贷款余额4、月均贷款余额ANR月均贷款余额=(月初贷款余额+月末贷款余额)/2，月初贷款余额即上月月底贷款余额

3. 互联网金融中需要关注的风控逾期指标有哪些

最基本、通用的指标是逾期率（按照逾期天数可进一步细分，重点包括0+/30+逾期率、90+不良率和180+损失率）。这个指标分子 = 时点逾期余额，分母 = 时点透支余额。

4. 互联网金融风控要搞清7个问题：常用的模型有哪些

风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评价等环节。
目前最常用的风控模型是哪些？
风控模型     常用于担保公司测算最高能够承受的风险并且根据市场与资本建立最有效的风控模型进行风险手段
风控模型     是在良好的建立风控体系风控评定方式评分机制等基础上进行有效的数据分析及评分体系就是建立常用的风控模型方式

5. 互联网金融风控模型都有哪些

以P2P网贷为例

一、销售环节

了解客户申请意愿和申请信息的真实性，适用于信贷员模式，风控关键点。

风控关键点：不同类型的借款申请调用不同的信用评分规则引擎。

二、贷后存量客户管理环节

存量客户授信调整是存量客户管理中的重要一环

风控关键点：

1、违约情况观察，比如是否发生早期逾期，连续多期不还欠款、联系方式失效等
2、信息关联排查，比如存量客户中是否有与新增的黑名单、灰名单数据匹配

三、贷后逾期客户管理环节

还款意愿差和还款能力不足是客户逾期的主要原因，这个环节主要涉及逾期客户管理与失联客户管理

风控关键点：

1、催收模型、策略优化。
2、失联客户识别与修复失联客户信息。

四、资金流动性管理环节

流动性风险是P2P网贷平台的主要风险，跑路P2P网贷平台的一个重要原因就是发生了挤兑。大数据下的流动性管理其实是实时BI的一个应用。传统BI数据T+1，大数据是实时BI。

风控关键点:

1、资金维度
2、业务维度

6. 现在互联网金融的风控模式主要有哪些？

一、担保机制
二、大数据构建风控模型
三、风险准备金模式
四、分散模式
比较成熟而且安全的是履约保证保险类，我用的米缸就有

7. 常用的互联网金融大数据风控方式有哪些

1：验证借款人信息
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以通过借助银联数据来验证银行卡号和姓名。
其他的验证客户的方式包括让客户出示其他银行的信用卡及刷卡记录，或者验证客户的学历证书和身份认证。

2：大数据分析提交的信息
大部分的贷款申请都从线下移到了线上，特别是在互联网金融领域，消费贷一般都是以线上申请为主的。
线上申请时，申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址，居住地址，工作单位，单位电话，单位名称等。如果是欺诈用户，其填写的信息往往会出现一些规律，企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市，不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。
3：分析客户的消费信息
从客户的电商消费记录、旅游消费记录、以及加油消费记录都可以作为评估其信用的依据。有的互联金融公司专门从事个人电商消费数据分析，只要客户授权其登陆电商网站，其可以借助于工具将客户历史消费数据全部抓取并进行汇总和评分。
4：参考客户的社会属性和行为进行评估
参考过去互联网金融风控的经验发现，拥有伴侣和子女的借款人，其贷款违约率较低；年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高。经常不交公共事业费和物业费的人，其贷款违约率较高。经常换工作，收入不稳定的人贷款违约率较高。经常参加社会公益活动的人，成为各种组织会员的人，其贷款违约率低。经常更换手机号码的人贷款违约率比一直使用一个电话号码的人高很多。

5：调查客户是否进入黑名单
市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作，其主要的商业模式是反欺诈识别，灰名单识别，以及客户征信评分。反欺诈识别中，重要的一个参考就是黑名单，市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单，大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单，真正有价值的黑名单在两百万左右。
涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人，其信用情况不是太好，特别是涉赌和涉毒人员，这些人是高风险人群，一旦获得贷款，其贷款用途不可控，贷款有可能不会得到偿还。

8. 征信在互联网金融中有哪些新的应用模式

　　市场化征信机构不但可以为互联网信贷机构提供更好的征信信息共享服务，还可以为其提供反欺诈、大数据查询、信用评分等其他风险管理增值服务
　　
　　按照传统的理解，征信是独立的第三方专业机构依法收集和加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，帮助客户判断、控制信用风险和进行信用管理的活动。它为授信机构提供了专业化的信用信息共享平台。
　　
　　征信与金融风控的关系
　　
　　征信和金融风控有着紧密联系，征信的重要作用之一就是为授信机构的风控活动提供信息服务。征信和风控都涉及信息的采集和使用，但二者之间又存在较大的差异。以个人征信和针对于个人信贷的风控为例，两者的差异至少包括以下几个方面。
　　
　　信息采集和使用的目的不同。征信机构采集和使用信息的目的是用于授信机构之间的信息共享，使得授信机构有机会了解到贷款申请人在其他授信机构的贷款申请、批准、使用和归还等情况。授信机构采集和使用信息的目的在于决定是否核准贷款申请、贷款的额度大小和贷款的价格高低等。
　　
　　信息采集和使用的范围不同。只要客户本人同意，授信机构就可以利用一切合法手段收集信贷申请人几乎所有信息。然而，征信机构在收集、加工和对外提供信息时，则需要遵守《征信业管理条例》等各类法律规章，否则就可能侵犯个人信用权益。因此，征信机构可以采集和使用的信息范围比授信机构小得多。
　　
　　信息采集和使用的授权来源方式不同。征信机构信息采集和使用信息需要信息提供者（授信机构）承诺已经获得信息主体的授权。这是一种间接授权。授信机构采集和使用信息是通过和贷款申请人或获得信用的个人签署贷款协议等形式从信息主体处获得直接授权。
　　
　　信息采集对象和使用主体不同。征信机构采集和使用信息基本上都通过授信机构。而授信机构采集信息不但包括向征信机构和其他数据源机构（如公安、工商等政府部门）采集，也包括直接面对信息主体本人采集。授信机构对于采集到的信息，除向征信机构共享客户的信贷信用信息外，仅供自己使用，一般不再向其他外部机构提供信息。
　　
　　信息采集和使用的法律后果不同。征信机构采集和使用信用信息，主要面向信息主体承担法律责任。如果征信机构提供了内容不正确的个人信用报告或者未经信息主体同意擅自泄露个人隐私，均有可能面临法律风险。而对于授信机构来说，征信机构提供的信息仅仅起参考作用，征信机构一般不需要为授信机构担责。
　　
　　信息采集和使用的客观结果不同。授信机构对信息的采集和使用主要是为了自身的风控所需。而征信机构通过建立信用信息共享平台，使授信机构之间可以进行客户信用信息的共享和查询，客观上不但有助于减少贷款客户重复逾期、多头负债或负债过度的情形，而且有利于改善全社会的诚信环境。
　　
　　征信和信用评估的关系
　　
　　信用评估是指具有风险评价能力的专业机构（一般不是征信机构）利用征信机构或其他来源采集汇总的数据，使用专业判断或数学分析方法，对个人和企业履约或兑现承诺的能力和信誉程度进行全面评价，并用简单明了的符号或文字表达出来。可见，征信和信用评估从产业链角度看是上下游关系。从技术角度看，信用评估多采用概率统计的技术和方法，而征信更多地依赖于IT技术。互联网大数据征信是两者的一个结合体，即依赖于IT技术获得互联网上的大数据，再利用概率统计或机器学习甚至人工智能的方法进行信用风险评估。新兴的互联网征信，大部分实际上是基于互联网大数据的信用评估服务。
　　
　　从服务客户的角度看，征信机构和信用评估机构都是授信机构风控工作的外部服务供应商。但很多从业机构往往把信用评估和征信服务混为一谈，从而易使得社会各界混淆两者界限。一方面，由于对信用评估过程监管不足，个人信用信息和信用权益得不到充分保护；另一方面，真正的征信机构从业者可能会因此得不到应有的重视和资源支持，不利于我国征信事业的健康发展。
　　
　　对当前互联网金融发展阶段的认识
　　
　　互联网金融毕竟本质上还是金融，所以传统金融所需要面对的风控任务对互联网金融而言是大致相同的。通常所言的互联网金融的形态包括通过互联网或在线的方式进行财富管理、投资、信贷、支付和众筹等。对征信服务有需求的主要集中在互联网信贷即所谓的资产端，其发展现状可以概括为以下主要特征：
　　
　　首先，互联网金融信贷业务发展还处于初级阶段。一是业务规模仍然非常有限，不足以挑战传统金融。二是从业人员整体专业水平不高。尽管有一部分从业人员来自传统金融机构，但其比例和绝对数都还不是很高。三是资产质量亟待提高。从网贷行业披露的信息来看，互联网金融信贷资产普遍存在坏账率偏高、资产状况不佳的情况，这对该行业的健康发展形成了巨大的威胁。
　　
　　其次，互联网金融信贷业务的服务对象是特定的群体。在当前，互联网金融信贷服务主要是作为传统金融服务的一个有益补充而存在，其灵活性和普惠性对于满足农民、低收入者、初次创业者以及收入不稳定人群等的融资需求具有重要作用。传统金融机构由于服务成本和服务效率或效益等问题难以对这类人群提供完善和充分的信贷服务。互联网信贷服务机构的出现和发展弥补了这一空白，这已经逐步成为社会共识。
　　
　　最后，互联网金融信贷业务问题不少但前景广阔。从现实情况看，目前互联网金融行业中似乎 “埋雷”不少，“跑路”的机构也屡有耳闻，严重损害了行业形象。但我们对此现象应该一分为二地加以理性分析和判断。如果仔细深究，那些倒闭或“跑路”的机构往往并非以开展正规金融业务为动机的，甚至一开始就是借互联网金融之名行“庞氏骗局”之实。正是这些害群之马造成整个社会对互联网金融的整体观感急转直下，也给正常经营的机构形成较大冲击。毫不讳言，当前的社会氛围，极不利于互联网金融行业的健康发展。然而，从长远来看，在经过大浪淘沙之后，互联网金融信贷服务行业必然会进一步走向成熟，业务将趋于稳定，行业更加规范，人才更加丰富，服务水平以及风险管理能力也会获得持续提升。对于互联网金融这一新生事物，社会各界也应该多一些理解、宽容和支持。
　　
　　民营征信助力互联网金融机构风控
　　
　　互联网金融急需良好的征信服务。互联网信贷服务行业通常选择首先开发信用空白人群（也可能同时是高风险人群）的信贷需求，但自身信贷风险控制能力不足导致其在急速扩张过程中问题频发。而互联网金融机构风控能力不足，其中的一个重要原因是它们对外部征信服务的重视和应用不够，导致对客户信用信息掌握不充分，风险隐患不能及时识别。从市场化角度来看，互联网信贷服务行业的征信服务基础设施不足、风险管理人才匮乏是当前比较突出的问题。当前，国家金融基础信息数据库与市场化征信服务机构之间的关系尚不明确，加上业务边界不够清晰，不利于市场化征信机构向互联网信贷行业提供高效便捷、安全可靠的服务。
　　
　　由于市场准入等方面的原因，互联网信贷机构服务的资金成本较高，加之其客户大多是传统金融机构难以满足其资金需求的人群，他们通常缺乏必要的信用信息，偿还能力较弱，信贷风险相对偏高。因此，从商业可持续来看，互联网金融机构必须向客户收取较高的信贷服务费（或确定较高的利率）。而更高的资金价格或信贷服务价格使得互联网金融机构只能吸引更多急缺资金的高风险客户而驱离低风险的优质客户，从而形成“低风控水平—高风险客户”恶性循环。就目前情况而言，市场上缺乏相应的征信服务平台为整个互联网金融行业服务，也使得上述风险雪上加霜，单个客户在单个机构中的同类型坏账经常在其他机构重复发生，从而导致行业的总体坏账居高不下。由此可见，建设互联网信贷服务行业的市场化征信服务平台，对于提高互联网信贷机构风控水平、改善客户结构至关重要。
　　
　　具体来讲，互联网信贷服务机构在业务经营过程中面临的突出的风险主要包含欺诈申请、负债过度、重复坏账等几个方面。而一个完善的市场化征信服务平台有助于解决这些问题。实践表明，具有灵活经营机制的市场化征信机构，迫于市场生存压力，它们不但可以为互联网信贷机构提供更好的征信信息共享服务，还可以为其提供反欺诈、大数据查询、信用评分等其他风险管理增值服务。从我们调查走访的情况看，互联网金融行业迫切需要监管部门和行业组织加强指导和支持搭建市场化的互联网信贷服务行业征信信息共享平台。