陆金所根据客群质量、贷款金融的不同，实施不同的风险政策，在贷前、贷中、贷后都需要进行管理。
i 黑马讯 （宫盈） 10月31日消息，2015年普惠金融CRO全球峰会在京举行，陆金所董事长计葵生表示，P2P业务目前占陆金所的比重是10%；目前的结构是陆金所在海外有一个控股公司，国内一个是债借贷人的普惠金融，一个是金融产品平台陆金所。
陆金所根据客群质量、贷款金融的不同，实施不同的风险政策。评分高的客户100%走线上快速流程，边缘客户需经过线下验证。
在贷前、贷中、贷后都需要进行管理：贷前管理比如会让客户开放GPS定位共享，线上指纹，账单过滤；贷中的会加入央行征信查询，远程核定，大数据补充，预披数据库，集团客户数据，远程核定，面部识别，征信模式；贷后管理包括搜集联络，ID雷达，账户操作。
以下为计葵生演讲内容，经i黑马删减。
大家讲大数据，很重要的一块就是把新的科技和新的数据结合到你的风控模型来经营业务。
其实今天讲这个的基础来自哪里，陆金所大概4年前就开始经营P2P，基本上P2P的定义，它是一个以个人的名义来圈钱。这是第一个P。第二个P，就是由个人投资人借给他，就是P2P的定义。
2014年，我们机构平台做的金额大概200亿左右。今年年初，我们做了一个决定，我们应该做一个开放的平台。所以，我们把找借款人这个工作拖进去，叫普惠金融。普惠金融在平安类似于做小微金融的贷款，做了七八年的时间。所以那个时候做这个决定的原因是我们自己做P2P，做到200多亿的量，做的贷款大概做了25万笔贷款。
陆金所的平台包括P2P，但是它占我们整体的业务可能在10%左右，其他的90%，包括很多保险理财产品、公募基金还有其他固定收益的资产。
风控要做好贷前、贷中、贷后管理
其实作为一个借款人来看，我们本来的做法，七八年前一直用了很久，是非常传统的方法。一个人来借钱，我们第一个会了解，他有没有房，第二会了解，他有没有车。因为在国内先有房，再有车，他的风险的信用好很多。
传统情况下，我们要了解，除了在我们这个平台借钱，外面的债务状况怎么样，本人的收入怎么样，我们也会查人民银行征信局的资料，也看他申请的资料，做一个判断。
可是最近一年半有较大的变化，除了这些传统的数据，我们用的越多，除了SNS的的资料，也用了各类电子商务的资料，客户允许我们去看过去个人的行为，把这个资料都转过来，这是一个新的整合。这样让我们接触的客户群扩大很多。因为原来我们传统的依赖征信局的资料比较重，现在用的很多新的科技，很多新的数据，我们可以扩大服务的一个整体范围。
讲到数据跟科技的概念，要在三个方面考虑。第一，客户还没有要到他完整的身份资料的时候，贷前，我们用了很多新的数据跟科技，来判断这个人要不要考虑他。例如，现在客户下载一个APP，准备申请第一笔贷款，我们会问他，可不可以让我们看到你的身份治疗，有这些资料非常重要，因为很多的欺诈来自于客户申请的时候，他讲他是做什么的，他在哪里，都是假的。如果你知道这个人在哪里，他的变动是什么，跟他后面申请的资料能够结合在一起，是能够避免一些欺诈行为的。
客户要申请，其实不看其他的，我们会把他的名单列入我们的黑名单，如果这个客户在外面有一些劣迹，我们就不会考虑。
传统跟创新的投资，大数据跟人才一起，去判断整个客户。这是做申请的时候考虑的。
其实到后面的贷后管理，一笔无抵押贷款，每个月客户未交付的比例可能达到2到3%，可能有些客户会忘掉。很多客户，他第一个动作是把手机号码改变，你就找不到了。可是你如果有其他的数据找到他，他会很惊讶，你怎么找到我的。对不起，我们有各种方式可以找到你。你能够找得到，这个只能找专家了。大数据或者新科技的概念，其实是在客户的后面已经贷了钱，可能贷的期限是一年、两年、三年，在这个过程当中，你怎么确保他是很稳定地还钱。所以这个要三方面了解。
我们做P2P，大概过去几年，我们本来的业务量100%借款人要借钱的，要先到我们的一个门店。他申请的时候，我们一定要看到本人，我们要了解贷款的目的，一定要把他的身份证拿到我们桌上刷一下，看看公安系统，我们也同时会问他，你指定的银行是哪一家，他说我用的招商银行，那你招商银行大概存大家钱，我说一万块。刚好我们这里有电脑，你能不能把你的银行帐户打开给我们看，说明你讲的话是真的。因为任何一笔借款业务，要先验证这个人是真的，他基本的资料都是真的。
最近，大概一年半的时间，我们现在5到10%的业务量是不看人的，直接让借款人经过手机APP，下载我们一个简单的功能，然后开始输入他本人的资料，然后这个资料会跑到我们的系统。一跑到我们的系统，我们会去抓传统的资料，还会去抓各类外面的资料，做一个整合，做一个判断。这个判断的时间基本上是6分钟，这个6分钟之内，我们可以决定这个人，我们要不要让他进入我们的平台。
在这个过程中，有一个很大的变化。其实原来我们做一个审批的决定，其实那个决定70到75%是来自征信局里面的资料。可是很多客户在线上没有征信局的一个历史资料，他是全空白的一个客户。这样的一个客户，线上来申请，其实75%的资料完全是依赖所有的线下的大数据，他给我们允许去看他的微信资料，允许我们看他电商一些购买行为，给他做一个整合，做一个判断。因为我们发现这个效果也是不错。
可是，即使你线上活跃的客户，他的坏账率比线下坏账的客户多了两三倍。所以我们一直在优化，因为我们觉得长期不做线上的申请，你对客户的方便性，或者你能够用的资产就有限，或者你一直要在门店，成本会比较高。所以这是一定要做的事情。
但是，我们的感觉不是一步到位，一定要用传统的方式，然后开始加线上的方式。所以现在的做法，客户来申请，要从两个维度来考虑，一个是他的信用风险高还是低，另外一个，他的金额是小还是大。如果他要的金额比较大，或者风险比较高，一定要到线下传统的门店，我们还要用传统的方式了解他。如果他申请的金额比较小，而且我们大数据线上能够完全看起来风险比较低，我们是允许他使用网上的一个贷款。
到今天，我们现在做的贷款，大概一开始的金额是很小的，3000块。我们先给他一笔3000块，然后去看他未来6个月到12个月的行为，如果他行为非常好，还款正常，外面的债务没有什么变化，我们这个金额可以提到一得到两万块。所以这两个渠道有比较大的区别。
到今天，我们整体的做P2P的业务，它的坏账率到今天大概是6到7%，这是无抵押的贷款6到7%，我们对整个市场的一个理解，把所有这些P2P结合在一起来看，我们觉得现在坏账率在市场可能是15到20%。所以，我们现在用传统的资料方法用大数据跟新的科技结合在一起，我们觉得是可以继续控制在6到7%这样一个范围。
其实这是一个动态过程，其实我们几乎每个月都会去调整一些因素。当然我们也发现了另外一个问题蛮有意思的，我们本来是做传统的线下的一个申请的过程，我们用了一个可以正式覆盖的城市，每一个城市申请的逻辑差别没有太大。可是我们一致到一个纯线上的做法，我们的正式要调到每一个城市有很大的不同。因为每个城市可能的欺诈的比例有很大的不同，可能欺诈的方式有很大的不同。所以你要了解每个地方比较习惯什么样的欺诈方式，把它打掉。
因为一到线上大数据的一个板块，你会发现，你最大的风险，不是个人借款人这样的骗子，是有一个欺诈团队等着你，你有线上这个模式，我一定会先借款多少多少钱，整个的逻辑，整体的信用逻辑，整体的方法没有太大的变化，可是执行方面会有比较大的一个变化。所以这个就是比较有意思的。
我们现在也是业务的地利，传统的线下占我们的业务90%，纯线上申请的方法大概占5到10%，可是我们内部的目标是希望再过几年，这个线上的比例会继续提升，可能有一天提升到30到50%，这是一个很明确的趋势，而且这些数据越来越完整，测试的时间也拉长了，我们的数据越多，我们可以一直优化模型，能够做一个比较合理的判断。
如何面对欺诈团队
一提到线上的实践，即大数据的实践。最关键的一件事情是欺诈。我们的经验从一年半之前，线上有一个产品，叫做ILOD（谐音），我们一开始的测试选择5个城市做一段时间，发现线上80%申请的客户没有来自这5个城市，都是来自其他的地方。他们要把他们线上的IP的地址定位选择这五个城市，所以你做线上贷款的工作，坦白讲，我也不知道有多少人跟着你，他们会在里面很聪明地想方设法拿到。
我们考虑到P2P的发展，考虑到线上贷款发展是一个趋势，可是你怎么面对这些欺诈团队。
我们怎么做呢？现在有一个客户，他在线上申请，我们要去看过去几个小时有多少人在上面进行申请，通过这个电话号码来做一个画像，多少是来自一个大号，如果发现最近几个小时有批量的申请的ID，它的手机号码或者电话号码来自一个大楼，这个是欺诈的可能性就非常大了。大家都住在一起，这个团队就在一层楼，有50个人，这些人就是想办法拿到钱。
所以如果你有大数据这种方式，这些申请的人，不是个人行为，它是一个团队的行为，你能不能把它干掉，其实你的风险会下降。如果我们看一个坏账率，现在我们整体来看，我们是6到7%，传统是欺诈占损失的一半，3%点多是欺诈，可是到线上，坏账率达到15%。
大家就记得一个概念，大数据的一个很大的用法，它是给你多了一些工具去了解线上方面这个ID是不是真的，这个ID是不是这个人的，而且这个人是不是一直被控制的。这是在大数据方面一个很重要的概念。
陆金所怎么做风控？
按照过去的经验，我们有比较完整，比较好的风控体系。从四个方面来看，最重要的还是客户行为数据，我们要判断未来还是要看手上具有的客户的行为，一直要看好的客户的行为跟不好的客户行为有什么差别。这方面还是要做几年，一直去分析能够分辨出来好坏的客户，这个是好的，这个可能是在建立一个模式，建立一个公共工具非常重要的基础。
第二个，我们又开始考虑到线上，其实你的整个风控模型、风控流程，一定要系统化表达。为什么呢？回到刚才讲的，我们做这个线上的申请，我们的模型要按照哪一个城市有不同的表现。如果你20个城市在经营100个城市，如果你没有一个强大的这样一个系统，完全是自动化来调整这些因素，你是首选当地的团队来做，还是用差异化的决定，这个就非常非常谨慎了。因为做P2P，做个人无抵押贷款，其实标准化是非常重要的概念。所以一方面要标准化，外面要有差异化，这个要引来一个相当强大的系统。
第三个，我们觉得现在如果要扩大市场，如果是有一些真实资料的客户，70%是没有真实资料的客户，一定要把内部的大数据跟很多第三方的大数据结合在一起，这个工作非常重要，而且是很累的工作，因为你可以连接很多很多的第三方，一开始看到他的数据跟你的数据怎么结合，怎么有效的，它是一个往上的过程，一直在调整，一直在改善。所以你自己的大数据跟外面多的第三方的大数据一定要了解，这是第三个新的地方。
第四个，我们觉得风险控制是一个新的特定的工具，不管是做线上或者线下风控管理的过程，如果是线下的过程，我们做的是业务团队，现在自己有一个APP，客户要帮他申请一笔贷款，所有的资料都是靠你们APP一起进入呢。因为我们知道有客户做这个支付的PKI在哪里。
我们要做客户端的数据，还有一个是做面部分析。其实真的要判断这个客户的身份是真的还是假的，就看脸。这个我们觉得是大概未来一两年之内，我们所有申请的资料，基本上会按照这个技术来做判断。当然你可以通过审批拿到的，另外一个过程，所有的远程审批。
我们有的客户是通过APP申请，还是通过线下申请，这个客户到底好还是坏，按照数据来说还是不清楚，我们现在加了一个功能，通过它的手机，可以连到我们的一个经过视频的一个远程功能，让他做一个演示。这个演示我们会组织一个专门的团队，这个专门的团队，对于一些比较模糊的案子，要多问几个问题。可是要控制成本，要把这种人放在各地，成本太高，效果也比较难突出来。
这个时候，在我们还没有结论的时候，我们做这个过程的时候，我们问客户问题，我们会让他整体回答。现在这个东西还没有证据，有人说谎的时候，眼睛会往右下看，这个也是一个大数据吧，可不可以把这个东西连在一起。
我们要强调的是，在整体的P2P的发展、风控的发展，大概可能两年前，所有的大数据新科技的说法是比较空的，可是到现在，至少在我们过去两年的经验里，其实还是用得上的，只是这个过程是比较累的，因为你有了很多的数据，有很多的新科技，你要把这些行为结合起来，你的系统要稳定，能够做判断，然后你要去验证这个模型的结果，过程比较累。
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