基于AI的风控应用

一个典型的风控体系，包含了贷前、贷中和贷后三个阶段，每个阶段都有相应的研究问题。

贷前主要解决用户准入和风险定价问题，即面对一个新申请的进件用户，判断用户是否符合产品的放款条件及相应的放款额度、价格、期限等问题。主要包括三类问题：

1）反欺诈识别：根据用户提交的材料进行身份核实，确保用户不存在欺诈行为；

2）信用评级：与传统银行的信用评分卡原理一致，综合用户的社交数据、行为数据、收入数据等，判定用户的信用风险等级，评估用户的履约能力；

3）风险定价：根据用户的负债能力和收入稳定性，判断用户可承担的月供金额，确定用户的放款额度、偿还期限等，并根据用户风险等级确定用户的费率。这三个问题往往是互相影响、互为前提的。比如，对一个月收入3000的用户来说，月供在1000左右，用户可能履约良好，信用等级良好；但如果月供提高到4000，严重超出了其收入水平，即便不是有意欺诈，也可能出现断供的情况，从而得到比较差的信用等级。