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随着大数据的普及应用，大数据风控的概念随之而生，它是指通过运用大数据构建模型的方法对借款方进行风险控制和风险提示。 大数据风控通过采集大量借款企业的各项指标进行数据建模分析，不仅提高了效率，还使统计结果变得更加有效。财资一家微信公众号将连载大数据智能风控平台案例系列文章，本文为您解读陆金所“七步成诗”风控体系——“KYC1.0/ KYC2.0”。
文 | 董兴荣
来源 |《财资中国|财富风尚》杂志2017年11月刊
陆金所推出KYC1.0系统，初步建立包括风险政策、信用评级、信息披露、预警监控、风控系统、风险评价、资产与资金的精准匹配等覆盖投资全过程的、立体化的风险管理体系（亦称“七步成诗”风控体系）。
第一“步”：风险政策制度框架体系。专门的风险政策部门对所有交易对手和产品引入都制定了明晰的风险政策指引，所有业务必须在制度框架内运行。
第二“步”：信用评级。信用评级部门对交易对手和产品进行主体评级及债项评级，对于有外部评级的标准化产品也会建立映射模型换算成陆金所自己的风险评级。评级结果用于定价和展示产品的安全度。
第三“步”：信息披露。针对每一个不同的产品，将其内部评级、底层资产、主要风险、还款来源、保障措施都一一列明，并且用互联网化的语言传达给用户。
第四“步”：投后预警监控。自主开发的预警系统对所有在售资产至少每三个月进行一次检视，一旦发生异常将自动预警。同时对于一些非标资产的所投项目，也会有投后团队进行定期的实地检查。
第五“步”：风险管理系统。陆金所的风险管理系统覆盖全产品线、整个产品生命周期，实现风控的标准化、智能化、模型化，大幅提升陆金所风险管理工作的效率和效果。
第六“步”：风险评价体系。风控人员被内嵌至前台业务单元中，业务人员在做业务时必须将风险摆在第一位，同样的业务量陆金所会根据不同的风险程度给予业务部门不同的业绩评价。
第七“步”：资产、资金的精准匹配。在资金端，陆金所对投资者进行风险分类，建立产品与投资者风险适配系统，确保资产提供方能够获得符合其所需要的资金，同时投资者都能买到适合其投资风格与风险偏好的产品。
据陆金所风控团队介绍，陆金所KYC2.0系统在原有的保守、稳健、平衡、成长、进取五大类型基础上对投资者风险承受力评估结果进行量化，每位用户都会获得专属的风险承受能力分值，又称“坚果财智分”。该系统利用问卷和大数据技术从主观和客观两大维度对用户风险承受能力进行综合测评，对投资者风险承受能力的判断更精准。例如，一个非常富裕但保守的投资者，系统给予他的评级可能仅是平衡型；一个收入中等但风险偏好高、投资经验丰富的用户，则有可能被评为成长型投资者。
KYC2.0最大特点是更多地利用了大数据技术、机器学习等在资金端对投资者进行“精准画像”。一是利用大数据技术测评，评估结果更加客观。二是利用机器学习，对用户“坚果财智分”进行实时动态调整以反映用户风险承受能力的变化。在用户后续使用过程中，陆金所KYC2.0系统将根据用户不断积累的投资行为等数据对指标及参数进行自动调整，从而更准确反映用户风险承受能力。而且，该系统能够根据客户投资经验的累积、投资知识的学习等动态更新测评结果。三是服务智能化。KYC2.0系统不但会严格执行匹配规则，限制投资者购买不匹配的产品，还能为用户分析现有资产配置比例，根据用户风险测评结果为其提供投资组合建议，向用户推荐符合其风险承受能力的产品，供投资者参考。
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