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构建数字化风控体系业务价值
一、搭建全流程风控平台
虽然通过业务阶段对金融风控全生命周期进行了划分，但是不同风控阶段不是独立的，而是紧密联系的，只有将不同风控阶段协同起来，才能更好地实现风控目标。不同风控阶段要实现的风控目标不同，要开发的风控策略、模型都是不同的，具体要开发什么样的策略和模型，要结合业务目标、数据情况等因素综合考虑。
例如，营销阶段可以根据新老客群制定：新客精准营销模型、存量客户精准营销模型；贷前审批阶段的反欺诈模型、申请评分卡、额度模型等；贷中阶段的违约模型（预测借款人违约的可能性）、预警模型等；以及贷后阶段的智能催收模型（根据借款人的还款情况和行为特征，制定个性化的催收策略）、回收模型等；
此外，例如其他支持风控的模型和工具，如：行为评分卡、外部评分卡、自愈模型、首逾模型、拒绝回捞模型、收益模型和激活模型等，这些模型和工具也会贯穿于信贷业务的各个阶段，为银行提供全面的风控解决方案。
风控模型设计的主要元素
风控模型的设计和实施是一个动态的过程，需要不断地根据市场变化和数据反馈进行调整和优化。它涉及到合规可用数据的采集、数据指标的构建以及风控策略的制定。
一、数据-数据是风控模型的基石
2、征信数据：征信数据通常指来自征信机构的数据，如人民银行征信中心提供的个人信用报告，这类数据记录了个人或企业的信贷记录、公共记录和查询记录等。征信数据为金融机构提供了客户信用历史的客观信息，是风险评估的重要依据。
3、第三方外部数据：第三方外部数据包括但不限于运营商数据、电商平台消费数据、社交网络数据等。这些数据虽然不能直接反映客户的风险，但通过特征工程和模型方式上的加工，能够对行内数据和征信数据起到较好的补充和增益作用。
二、指标-风控模型变量指标
数据的各项指标类型可分为：原始变量及衍生变量；原始变量由数据源直接解析初始化生成，衍生变量由原始变量、或其他衍生变量通过加工获得，包括基于单数据源的加工变量、基于多数据源的加工变量及基于历史数据比对(差异)的加工变量。
指标的数据来源类型可分为：内部数据源、外部数据源、数据表；可以通过主动发查或数据源推送的方式获取原始数据。例如对于人行二代征信数据为例，探讨二代征信系统的数据获取流程以及风控指标的应用方式；
数据获取流程：
二代征信系统的数据获取流程主要包括以下几个步骤：
调用接口获取报文：金融机构通过调用征信系统的接口，获取所需的信用报告报文。
访问鉴权：在获取报文之前，金融机构需要通过系统的身份验证，确保数据的安全性。
解密：由于数据的敏感性，报文在传输过程中通常会被加密。金融机构需要对这些报文进行解密，以便读取和使用。
解压：如果报文被压缩，金融机构还需要进行解压操作，以获取原始数据。
标准化落库：金融机构将获取的征信数据标准化后存储在数据变量库中进行管理和使用。
要做好风控，就不得不提到风控策略。对于风控的绝大多数场景，都需要基于风控策略直接进行风险管控，如授信审批场景中需要授信审批策略，定额与定价场景中需要定额和定价策略，用信审批场景中需要用信审批策略，调额与调价场景中需要调额和调价策略，催收场景中需要催收策略等。
策略是一个偏宏观的概念，规则是一个偏微观的概念。风控策略是指策略开发人员基于风控政策、业务场景、风控抓手，针对目标客群，通过一系列规则的设计、组合和应用，对客户进行筛选、分类、评估、处置，在尽可能实现业务增长的前提下控制风险、平衡损失、提升效率，最终达到利润最大化的目的。在日常工作中，我们很多时候提到的策略其实指的就是规则。
例如，以线上业务/半线上业务为例，来阐述下常规的风控模型下常见的策略：
就上图而言，如何实现不同业务阶段的风控目标呢？答案是主要依靠风控策略和风控模型。不同风控阶段要实现的风控目标不同，要开发的风控策略、模型都是不同的，具体要开发什么样的策略和模型，要结合业务目标、数据情况等因素综合考虑。
下面的金融信贷业务和产品文章，对于金融求职小白和系统初学者来讲十分合适也比较成体系化，一方面也是自己多年信贷工作中的一些实战经验或者业务方案，都是分专栏进行总结和整理，也是对多年信贷产品的一些感悟吧，坚持输出也是对自己的一种审视和重新归纳整理再学习的过程！想把这些文章分享给你~ 一起共同进步！
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