米兰体育在线官网:

  此文是前段时间朋友们聊天和网上出现的现金贷的一些文章经过我自己的理解所整理出来，主要站在风控角度来分析下现金贷，内容略显粗糙，敬请谅解。

  过去的一段时间里现金贷经过了各大网站的”暴力”霸占头条,也让一个互金中细分业务-现金贷(PayDayLoan)浮出了水面，对于现金贷的模式已经在公众号做了一点解释，这里不再赘述，有兴趣的朋友点击以下链接：

  用现金贷短、平、快的优势霸占市场占有率是一种可以接近的方式，对于现金贷的风控手段是差异化竞争并且取胜的核心能力。现金贷的风险管理贯穿贷款生命周期的所有阶段。从上线之初，现金贷这个业务就要从授信政策、产品设计、运营营销、流程审批、客户账户管理、催收处置、IT系统建设等等多方面考虑。必须在运营推广阶段就应该提前考虑到客户的真实需求和风险策略前置等多种控制方式，有了这些前提，再进行系统自动化审批和动态化跟踪，从而形成相对来说比较稳定可控的风险管理体系。

  在现金贷产品设计上，必须明确产品的额度（一般都是500-3000）、期限（1、7、14、30、60天，很少超过两个月的）、目标客户特征（白领、学生、蓝领、急需短期拆借的用户）等要素，有效控制风险。以目前的国内的现金贷面向的中低收入人群，满足他们小额短期的信贷消费需求，比如丝贷、现金花呗、零用贷、极速贷等平台，他们的预期目标客户大多是收入在1500-3000元，均借款在500-3000，大多数集中在1000-2000元左右的人群。在营销方面，对于借款客户集中性要进行充分的管理，尽可能让客户群借款分散，能够使用引导客户借款，比如采用一些促销手段，定向的引导客户分散，薪金贷在接口集中度和流动性上进行风险分散，确保了不出现大额、账期集中违约的出现。最核心思路在于，借款金额、账期、客户三个维度的多元化来分散潜在或预期出现的风险。

  客户准入前就应考虑引入反欺诈风控体系，同时建立起大数据风控模式，对申请客户进行黑名单、反欺诈过滤、增加客户风险评分。目前多数的现金贷的客户，缺少在央行可查询的征信记录，所以传统的客户评级评分几乎无用武之地，但也毋庸置疑传统评级的贡献。

  目前市场上规模比较大的几家现金贷公司，也会接入银联、前海征信、鹏元征信等国内比较大的第三方征信数据，用以完善平台自身反欺诈、风控模型对用户风险的识别。

  目前也有一些新兴的数据企业能在很短的时间之内建立起反欺诈、风控体系并且进行风控模型建设。这些风控模型都是为了可以快捷、便利的为现金贷企业来提供可定制化的服务。

  往往定价能力是通过大数据风控模型的建立，一种原因是通过对客户画像并进行分类以此来降低坏账率，另一方面是为了对不同风险的客户做准确的风险定价。

  目前真实的情况，现金贷竞争很激烈，有着源源不断的资金和企业进入该领域，届时为了抢占市场、争取客户而降低准入门槛、甚至拉低现金贷利率，使得现金贷陷入恶性循环。优化风控模型从而快速的迭代出准确的风险定价是现金贷业务能持续进行的关键。对于建立模型可预见的风险来自于建立模型这本身。出了整个手段之外采用剑走偏锋的思路往往会有出其不意的效果。

  催收和资产处置决定了坏账率和盈利率。现金贷采用的一般采用，在还款前1-3天内就开始做提醒。账单日开始做点催，超过5天之后就应思考是否采用属地催收，如果超过7天就应考虑是不是采用委外催收甚至启动处置的情况。（执行策略天数可根据真实的情况而定）。另外对于增加盈利率或流动性的可优先考虑采用优质资产类ABS（ABS：资产证券化，将资产转为资金的一种方式）方式来进行操作。

  当下的大经济环境对现金贷有着很深刻的影响，若在未来的日子里出现了08次贷危机。现金贷公司必然会收到打击，这是必须在战略上进行提前规划，制定好多层次的策略以备不时之需。

  总之：现在的现金贷刚刚火起来，风口何时结束没人可以预测，我们现在所能做只有站在风口和在风力减弱的时候退出。