目前，市場上銀行開展的互聯網貸款業務按照客戶和資金的來源可以粗略的分為聯合貸款、引流類貸款、自營類貸款三大類型。

• 聯合貸款類產品：指銀行與具有放貸資質的互聯網金融機構合作的一種互聯網零售信貸業務模式產品。通常互聯網金融機構作為客戶推薦方，而銀行主要作為資金提供方，由互聯網金融機構提供獲客渠道、第一道風控、貸後管理等產品支持體系服務，銀行則根據其與互聯網金融機構的合作協議，基於可以獲得的客戶數據進行第二道風控。市場上常見的產品包括：微眾微粒貸、螞蟻借唄、花唄、百信銀行聯合貸等。
• 引流類產品：指互聯網科技公司等第三方機構作為流量方提供客戶流量，由銀行作為資金提供方，並由銀行主要負責風控、貸後管理等主要產品支持體系服務。市場上常見產品包括：對接騰訊白名單產品、百度、京東流量等產品。
• 自營類產品：指銀行自主品牌互聯網信貸產品，利用銀行自有線上渠道進行自主引流，服務於自有客戶，通常基於納稅數據、公積金數據、社保數據、電商數據等可信數據構建風控及業務策略。市場上常見產品包括：各類銀行的公積金貸款、各類稅務貸、以及各類銀行主導的場景貸款等。

風控能力是銀行開展互聯網貸款的重要能力，對於銀行互聯網貸款業務的風控能力要求，銀行也是經歷了聯合貸->引流類貸款->自營類貸款，從資金提供到自主風控的逐步進階之路。

對於聯合貸款，較多的合作模式和合作協議安排下，銀行主要是資金提供方，從客戶推薦方獲得的數據比較有限，銀行在風控上面存在一些限制，很大程度上對於客戶推薦方機構的風控能力存在依賴。但是這類業務，投入少且上量快，也是絕大部分銀行早期所選擇的業務模式，對於銀行風控能力要求相對也是最低的。（市場上也存在一些銀行與客戶推薦方簽訂了相對“更優”的合作協議，通過自主的徵信查詢，更多的客戶信息獲取，更強的審批和通過率決定權，在聯合貸款中做到了實質性風控）

對於引流類貸款，銀行的角色發生了轉變。銀行不僅作為資金提供方，還同時需要負責更多的風險管控。進行徵信查詢是必要的手段之一，銀行需要構建相關風控模型，並且要求第三方機構在提供客戶資源的同時，提供流量客戶的信息，以輔助風控工作的開展，因此對於銀行風控能力也提出了一定的要求。

對於自營類貸款，需要銀行基於自有線上渠道進行自主引流，服務於自有客戶，並完全利用自有資源，在充分挖掘自身內部數據的基礎上，積極引入外部數據，構建針對性的風控機制，完全要求銀行實現自主風控。

互聯網貸款業務的風控要點與難點包括：

• 反欺詐風險
• 業務目標客群的框定
• 合作平臺的生態圈畫像
• 客戶信息的交叉核驗
• 業務設定場景的風險分析
• 貸款需求真實性核驗
• 節奏控制策略

對於不同類型的互聯網貸款產品，風控的側重點又有所差異。

（一）聯合貸款類產品：合作方優選與產品組合層監控

對於聯合貸款，合作方提供客戶清單、風險排查、單一債項的額度定價等要素信息，甚至承擔貸後管理與催收等環節的信貸管理，銀行是信貸資金的聯合提供方、一些銀行甚至可以不需要自己開展徵信查詢。銀行對貸款客戶直接開展風險管控的空間、機會比較受限，因此，很多聯合貸款業務的風控，將更加依賴於合作方的風控水平與管理能力，實際是合作方生態圈的可靠性。而在貸後管理方面，儘管銀行不直接承擔貸後管理或催收的具體流程工作，但仍掌握聯合貸款業務的貸後數據，可以對產品組合層面的表現進行風險監控。

因此針對聯合貸款，銀行可把握風險管控環節包括：

1.合作方優選：對合作方進行生態圈畫像，定位合作方實力。建議銀行優先選擇頭部合作方機構，有篩選地審慎選擇腰部合作方機構。頭部合作方機構一般具備如下特點：客群覆蓋範圍廣，有自成一體的業務生態體系，掌握的客戶信息維度較為豐富，具有穩定的數據來源，對交易行為和回款現金流可監控，此外，頭部合作方機構自建夯實的風險管控團隊，通過自行維護的第三方信用評分、客戶特徵標籤等方式對客戶進行風險特徵捕捉與風險排序。

2.優質客群爭取：各頭部、腰部合作方所掌握的客戶人群眾多、信息豐富，其為各類聯合貸銀行推送的客群資質、風險水平難免存在差異。對於銀行來說，如何在合作方的客群中爭取到較為優質的客群，是聯合貸業務整體風控的重要環節之一。建議銀行以高效的談判響應、積極的總行層面重視推動、有力的資源整合等，在與合作方的業務洽談中獲得有利卡位，為獲取合作方所轄較優質客戶創造條件。

3.場景優選：場景是天然的反欺詐手段，而場景的可持續性和穩定性也起到較為重要的作用，場景本身暗含的條件也一定程度上決定了客群質量。銀行應基於自身風險偏好和策略對場景有相應的篩選。

4.產品層面的貸款表現監控、客群資質監控：銀行在聯合貸業務中，在貸款發放之前對於客群信息、風險特徵等霧裡看花，僅有對業務體量、風險水平的群體預估。因此，在貸款發放後，在產品層面的客戶進件量、資金投放量、業務存續週期、逾期/違約表現、收益水平等方面需要採用較高頻率的監控評估。一旦發現某一合作方的聯合貸出現明顯高於預定的風險表現，則需及時採取措施，適時選擇壓縮出資規模或退出相關業務。

（二）引流類產品：大數據聯通與半自主風控

對於引流類互聯網貸款產品，合作方提供客戶流量，同時提供平臺附帶的客戶信息數據，銀行可單獨對申請客戶進行貸前審查，並參與劃定債項的額度和定價。因此，對引流類產品，銀行風控管理的關鍵是如何有效利用合作方提供的數據，以及如何擴大和聯通各個內外部數據源，做到更加豐滿的客戶畫像。銀行可把控的風控環節包括：

1.合作方選擇：對比聯合貸款類產品運營中對合作機構風控能力的依賴，銀行在管理引流類產品時具有一定的自主性，但合作方可以提供的數據仍是銀行進行風控的關鍵輸入內容。對合作方的選擇應關注合作方生態體系中可提供的數據全面性、可靠性。全面性是指其數據可覆蓋的信息內容，包括客戶基本信息、客戶交易行為信息以及客戶的資金流動信息；可靠性指其經核實的數據比例，數據收集的持續性等。

2.大數據接入及數據整合：銀行通過整合合作方提供的數據或信貸評估結果、掌握的外部徵信數據，其他合作方的數據交集，甚至可匹配的內部數據，以此擴大數據源，構建數據平臺，並一定程度上形成各類數據的交互驗證規則。在此基礎上設計特徵變量，再利用高效算法進行數據分析，建立反欺詐模型和評分模型，對客戶進行畫像和風險評估。

3.根據客戶風險調整業務要素：由於在引流類產品中銀行對客戶業務要素設定有一定的自主權，可根據風險程度匹配相應的額度、定價，並在貸後環節中設置相應的監控手段。

（三）自營類產品：場景設計及全流程風控

自營類產品是由銀行完全掌握獲客及運營的產品類型，銀行需自我完成全流程的風險控制。銀行常見的自營類互聯網貸款產品包括兩類：無特定資金使用場景的現金貸和有資金使用場景的現金貸。

無特定資金使用場景的現金貸：不容易上量，需要銀行投入較多時間開展營銷推廣工作；需要開展白名單管理與定期維護更新，避免白名單被攻擊；需要營銷與風控的制約與權衡。

有資金使用場景或信息流場景的現金貸：貸款資金流向較為可控；客戶流量穩定；客戶行為信息較為豐富；可持續上量。常見的場景包括：公積金、稅務、供應鏈、交易結算、水電費、境外交易、ETC賬戶等。

現金貸典型產品的風控模型示例。如稅務貸款，基於稅務數據的特徵維度：

對於無特定資金使用場景的現金貸，長期來看，各銀行的獲客和運營能力差距將逐步縮小，但各銀行的客群差異將逐步加大，客群定位將切分得更加細化。對於此類產品，銀行風控的要點包括：

• 營銷定位和業務策略：由於無特定的資金場景限制，較難獲得比普通小微業務更多的數據源，因此在業務設計時既需因地制宜採用便於從歷史經驗中總結的風險規避手段，在營銷定位時，也偏向於更易掌握風險信息的客群。

對於有資金使用場景或信息流場景的現金貸，銀行的風控要點包括：

• 場景風控：由於有特定場景提供數據，對此類客戶的風險審查將一部分依託於場景提供的信息，因此該場景的可持續性和穩定性將起到較為重要的作用。銀行應基於自身風險偏好和策略對場景有相應的篩選，也需根據場景特點建立相應的風控手段。

對於所有類型的自營類產品，銀行都需在單一客戶風險評級、單一客戶信用額度策略、單一客戶統一額度管控機制上實施相應的風控舉措，覆蓋貸前、貸中和貸後全流程。

From 金融監管研究院