一、对线上风控新模式的分析

      黄昶君女士在《黄昶君：探索线上风控新模式》（2019）中指出，近年来国内线上金融业务发展迅速，也暴露了潜在风险。线上业务风险特征的类型多、识别复杂、变化快、传播快。将传统链条式管控模式转变为立体式风险管控。未来，将可以应用大数据和新型分析技术搭建智慧决策平台来提升决策能力，通过数据，模型，团队，渠道四个维度，推进流程融合。

（一）线上业务发展的现状和挑战

      个人消费信贷整体市场风险涌现的现象，可分为四个时期：2013—2014年期间，监管部门规范整体线上业务市场的经营风险，政府正式公布“发展普惠金融，鼓励金融创新，丰富金融市场层次和产品”。2015年，政府年度工作报告两次提到互联网金融，并对“互联网金融异军突起”和“促进互联网金融健康发展”进行了回顾和展望，互联网金融发展达到高峰。2016年，网贷问题平台数量极速增加。2017年至今，P2P进入寒冬期。

（二）线上业务的风险特征

      建设银行在线上快贷、小微快贷推出的过程中不断总结线上贷款的风控特点，整个客户旅程的风控角度包括四个关键，分别为：客户获取、客户准入、客户运营与客户退出。

      ①线上业务的主要特点

      在客户获取方面，普遍显现场景化、个性化、精准化的运营特点。在客户准入方面，首先是自动化与智能化特点。运用自动化、智能化决策，提供快速高效的业务流程，提升客户在信贷等流程中的体验。在客户运营方面，首先是生态服务，设计更多非金融的服务触点，以生态理念服务客户，增加与客户互动。在客户退出方面，主要呈现定制化特点，通过数据与行为分析，定制化催收、资产处置等客户退出管理方案，兼顾银行效益及客户体验。

      ②风险管理实践要点

      在客户获取部分，需要介入场景评估与客群评估。在客户准入部分，首先是依赖模型，依赖于更高精度的模型及相应策略，从而实现自动化、智能化的准入审批，模型更新换代速率较大，需要模型验证团队的支撑，需要对模型本身风险的管理。在客户运营部分，一方面是工具使用，7×24小时“聆听”监控需求，对于机器进行监控的依赖性更高，需要使用高精确度的监控工具。在客户退出部分，现阶段需要加强失联管理，包括客户处置的定价，个人不良资产与问题资产的定价，处置方法的选择。

（三）完善线上业务风险防控模式

      整体的风控旅程已从将传统链条式管控模式转变为短时间内进行全盘分析与决策的立体式风险管控。从流程方面，区别于传统重贷中管理而轻前端获客的风控模式，对线上业务风险的把控需要把重心前置于获客阶段，并全盘考量后续决策、监控、催收等环节的流程设计逻辑。从而推动风控、IT、合规等职能在业务流程中前置，支持流程的立体化。思考如何在线上客户接触的短时间内获取贷前审批、贷中监控和贷后管理的所有数据，并设计相关流程。从决策方面，需要用自动化模型在短时间内精准勾画出多维度、立体的客户风险面貌;并适当采取灵活的试错机制，允许模型进行优化。

二、对大数据时代的零售业务量化经营的研究

      在文章《大数据助推银行零售业务量化经营——大数据时代的零售数据挖掘和利用探索》（2014）中,她认为大数据时代给人们的生活、生产方式带来了巨大改变，从而引发人们的消费、生活等各方面需求特征发生转变。商业银行应积极把握大数据时代的相关特征，把握机遇，采用循序渐进的方式稳妥推动大数据在商业银行零售业务中的应用，以有效应对大数据时代各种挑战。零售业务是商业银行最能体现大数据优势的领域。未来银行业的竞争将集中在对客户相关数据的收集和分析环节，银行需要成功地通过各种渠道收集客户数据，精确分析客户的意愿，为客户提供个性化服务。大数据技术必将成为银行实现一体化客户关系管理，有效增强自身盈利能力的有力工具和核心竞争力。

三、对大数据时代商业银行电子商务零售客户风险评分模型的分析

      在文章《大数据时代商业银行电子商务零售客户风险评分模型设计框架及实证分析》（2014）中，她采用大数据相关思维为指导，采用相关数据挖掘技术，对商业银行电子商务平台零售客户的风险计量模型进行设计和构建。首先根据客户相关信息及行为变量，采用决策树方法将电子商务客户分为若干群体，并分析总结了不同客户群体的行为特征；然后通过分析电子商务平台客户的相关行为信息以及其在线下的金融产品交易活动，构建相关建模备选变量；在此基础上，采用国际先进银行通用的建模方法，以零售B2C类的消费客户为例，进行了风险评分模型实证分析。结果表明，通过大数据分析基础上的电子商务客户风险模型构建，具有较好的风险识别能力和区分度，各项检验结果较为合理。目前，商业银行已开始逐步利用数据挖掘等相关技术进行客户价值挖掘、风险评估等方面的尝试应用。尤其是在零售电子商务业务方面，由于存在着海量数据以及客户网络行为表现信息，因此可以利用相关技术进行深度分析。

来源：

      [1]2019，黄昶君：探索线上风控新模式，《风险管理》（2019年04期）

      [2]2014，大数据助推银行零售业务量化经营——大数据时代的零售数据挖掘和利用探索，《海南金融》（2014年01期）

      [3]2014，大数据时代商业银行电子商务零售客户风险评分模型设计框架及实证分析，《投资研究》（2014年04期）