模型介绍
本消费贷风控产品，主要针对现有从事消费分期的互金企业，很好的控制了机构的资金成本，同时标准化机构的风控流程，降低放贷风险。
小额消费贷款是以个人工薪族为目标客户的贷款。贷款用途主要用于个人购置家电、装修、教育进修、医疗等集中消费，小额贷款是微小贷款在技术和实际应用上的延伸。
模型所需数据：
司法公安税务数据：如法院失信名单，法院执行名单，欠税名单等。
信用历史：如两年内信贷逾期名单，贷款逾期90天名单等。
黑灰名单：手机号诈骗骚扰库。
多头贷信息：近24个月申请平台数等。
申请人信息核验：申请人教育程度专科，年龄小于22岁，在其他申请中学历与本次申请学历不符。
运营商：手机IP在国外。
其他：芝麻信誉分小于600，学历低于初中。
模型使用上百条反欺诈规则，防范欺诈风险，然后通过专家评分输出该客户信用风险评分，评分越高客户风险越低。根据评分划分贷款额度范围，再计算出最终授信额度。对于反欺诈模型，随着数据维度的不断增多，反欺诈规则亦成倍增长。规则的增多使得规则编辑和维护成本大大提升，而且规则之间易出现冲突。风控专家频繁修改规则使得IT人员需要不断的修改和测试代码。决策引擎将业务逻辑与代码分离，可以帮助风控专家自主修改规则并测试，大大提升了规则上线的速度，降低了人力成本。
对于上述多样化的数据维度若无法悉数获取，也可以通过决策引擎适当删除规则，以降低对数据源的要求。通过决策引擎的规则版本功能，未来接入更多数据源时可以一键恢复原有规则，增强风控能力。
业务人员可据申请人贷后的行为反馈，改进风控相关规则模型。模型帮助互金等其他金融公司工程化处理风险准入，经验证模型取得了较好效果。