风险管理指的是我们在做项目或者做企业管理的过程中，如何在降低风险的收益和成本之间进行权衡，做出什么样的措施，并将其风险影响程度降低到最小的过程。对风险进行有效管理有利于对一个企业或者部门做出正确的决策，保护企业或者部门资产安全，完成目标，对我们的企业管理或者部门管理有着非常重要的意义。
近年来，随着信贷资产质量下行，不良贷款呈现“双升”趋势，信贷风险持续暴露。在经济下行压力持续加大的形势下，贷后风险管理和防控对互联网信贷行业来说异常重要，解决之道就是大数据风控。为此，企业应该充分利用大数据的思路，积累数据，将内部数据统一管理，提高技术水平，同时调节企业部门结构，建立专业数据部门，用来抓取，整合与信贷相关的外部数据，利用大数据统计分析数据，有效地预测风险，打造“大数据＋风控”的新模式。同时积极的创造风控各个阶段需要的数据样本，提高数据数量和质量，为风控业务提供最有效的帮助。
对于信贷公司来说，风险管理贯穿着信贷业务的全流程，包含贷前的信审环节，贷中的放款环节，以及贷后的还款／催收环节。
贷前环节
贷前环节主要包含多级信审，一般来说是三道防线。
初审主要是客户的一些基本信息的审核识别欺诈，从个人的基本信息，资产信息和社会信息来验证，识别欺诈等风险。其中，基本信息主要包括：
客户的年龄
学历
户籍状况
婚姻状况
房产信息
个人爱好
职业及从业经历
收入与支出情况
保证人信息
……
复审通过政府机构和金融机构的用户风险名单来核查用户的信用信息。比如通过银行、公安、法院等单位的用户数据来评价用户的信用风险:
法院执法数据
工商失信数据
主流社交软件的社交信息
其他信贷行业的用户数据
电商交易数据
银行流水数据
个人的公积金数据
保险公司的保险数据
医疗机构的医疗数据
服务业数据
……
终审是最后一道防线，主要通过审核用户更全面，更深层次的数据，得出用户的信用评分。比如：
个人的社交维度
信用分
京东交易记录
奢侈品支出记录
芝麻信用得分
……
通过这些数据关联的用户信息，增加用户维度，丰富客户“画像”，提高用大数据进行风险预测的准确性。准确性越高，后续的工作难度越低。
二.贷中环节
在贷中环节中。主要是放款前再次对用户风险检测，发现风险异常用户后，及时作出应对措施，终止合同，停止放款。
比如：通过实时监测用户消费数据和银行流水，通过分析用户的经济能力，结合用户当前所贷款项的种类，进行风险检测，确保不会出现逾期的情况。
三.贷后环节
贷后环节，也叫贷后管理，负责进行贷后检查、本息催收、分析和检测借款人信息，评估借款人还款能力、并且制定相应措施等具体工作，直至贷款本息全部收回。
比如：在临近还款日时，提前审核还款人银行卡余额，提前预防逾期风险；
同时也可以通过银行、第三方金融机构查询借款人是否有逾期的情况来检测用户还款能力和意愿，降低逾期风险。此外，还可以建立大数据贷后风险异动识别模型。通过对贷后历史数据，网络运营商数据，网络社交数据，银行流水数据，电商数据，社保医疗数据等对贷款客户做实时的监测，如果任何“风吹草动”，应及时分析这些细微变化，对于用户意味着什么，对于贷款又有何风险。
举个例子：比如某用户申请成功一笔贷款后，合同规定每个月至少还１０％，比如是１０００元，用户前４个月每个月固定还款１５００元，再第５个月的时候，用户还款１０００元，虽然用户并未有任何违约，１０００元也是合理的还款范围，但是用户为何还款会少，是因为经济问题，导致还款能力下降，还是突发事件导致，这类问题就需要及时的重视起来，及时分析。如果结果是用户贷款承受能力下降，就监测风险，需要制定相应对策以保证贷款安全。
据统计，互联网信贷行业中风险贷款越来越多，其中有超过一半的贷款和企业贷后管理操作不当相关。如果金融企业的贷后管理部门没有足够的能力来识别，预测和控制风险，将直接影响金融企业的盈利，甚至是生存。而近年来不良贷款数量一直增加的趋势，也为金融行业敲响警钟。
一笔贷款如果贷后没有做好，可能会直接导致让贷前管理，贷中管理做了无用功，造成企业损失。一个良好的贷后管理，需要实时监测风险和预测风险，一旦有风险的苗头，就应该及时上报处理。
比如：在此次疫情期间，很多机构以为疫情只是两三个月就过去的，坏账也只是暂时会出现某段的飙升，之后便后下降。而在贷中，这些客群画像是可以分析出来的：疫情期间的坏账客群画像，这篇文章里有相关介绍。
而一些有提前预测到风险的企业，会在疫情发生后的两三个星球中调整。立马调整某些行业的进件把控，对餐饮、旅游等行业拒绝进件；对地域风险把控等客群都做了及时调整。具体内容也可以参考下，我们之前的文章：风控这样做，不用下岗摆摊啦！~记疫情期间的风控方案调整策略。里面有提到更具体的策略调整内容。
第一时间制定相应措施，确保贷款客户按时还款或者以前还款。同时贷后需要和贷款客户的保持联系，确保能对客户的信息做好实时更新，保持客户的稳定性，稳定贷款质量，同时还能挖掘优秀客户资源。
就如前面所言，通过对用户的职业，收入，以及用户的房贷车贷情况，以及平时收入支出变化，深度挖掘用户是否有二次贷款的意愿，提前结合公司的优惠政策，鼓励用户的二次贷款，同时对周围的同事关系网，挖掘可能有贷款需求的客户，提前联系，提高公司的用户量和盈利。
综上，通过收集整合内外部数据，在基础上建立大数据模型，通过大数据技术为信贷企业做到智能预警，风险识别，并挖掘优质客户，减少不良贷款，保证企业的正常运作。另外在贷前风控的基础上如何做好相关的风险定价内容，这个也是困扰诸多同业的难题。
更多详细内容，可回顾：《信贷业务中的风险定价》
~原创文章
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