邮箱：ifengnews.com 
从2014年互联网金融集中爆发到近期互联网金融负面频频，行业谈论最多的、强调最多的一直都是风控。陆金所董事长计葵生在聊到“哪些互联网金融平台会成功”时也说到，“风控能力是其中重要因素之一。”
2015年互联网金融行业监管框架落地，监管细则的下发正在临近，行业除了保持自律外，都把更多的经历放在了风控的创新上，旨在借此提高自己平台的核心竞争力。近日，京东金融完成66.5亿元的融资后，也表示此次融资资金的核心用途之一就是长期投入到风控的建设。
互联网金融行业对于风控的创新，也由开始照搬传统金融机构的纯线下风控模式转变为线上线下混合的风控模式、再变为纯线上风控模式。现在，随着优分期创新推出包含人脸识别技术、反欺诈技术、诈骗场景预警机制、综合信用评分模型等全新技术的视频风控，互联网金融行业风控迎来了视频风控的新时代。作为领先的大学生消费金融平台，优分期对于风控的创新一直有着更为深刻的理解，也曾首创了行业全线上风控模式。
对于金融风控未来发展趋势的判断，优分期创始人、CEO房平表示，“未来风控将更偏向平台化发展，即拥有更加智能化、个性化和综合数据分析能力的风控平台，平台系统能更自主地分析、评估、判定、处理各种风险问题。”
平台智能化，提高风控效率
1月20日，国家统计局公布“2015年全年我国GDP初步核算结果”显示，金融业GDP在主要产业中增长最快，全年增长15.9%。这组数据也足以表明，中国金融行业用户的渗透率正在快速提升。互联网金融平台，对用户风险评估和风险控制管理的快速处理能力正在被考验。这也会使更为高效的风控体系被需要。
平台的智能化，有利于帮助平台提升对用户个人信用评估的信审效率，是建设一个高效的风控体系的基础。
用户在线上或是移动终端，就可以轻松便捷地录入和提交个人的征信信息。在用户信用分析、评估以及审核中，平台系统依靠其智能化，可自动精准地识别出高质量的用户、快速通过，并赋予匹配度较高的信用评级;对于有风险的或者欺诈风险的用户，给予标识标签、风险警示，风险性较高的用户直接拒绝通过信审。
智能化的信用评估、分析的平台风控模型，让用户从注册到信用认证，告别了第三方信审人员的介入，不仅大大提升了平台信审效率、降低了平台自身风险管理成本，还有利于用户个人信息的安全性，更符合移动互联网时代的用户体验。
平台个性化，精准地量化风险
说到风控不得不提大数据，大数据已成为风控模型中量化风险的必备指标。但是中国整体征信数据不健全，征信公司提供的数据又或多或少有些用户群体的偏差，使得互联网金融平台并没有精准的数据模型可以直接使用。
平台必须要根据自身定位、挖掘自身用户群体的特性，建立更为个性化的数据风控模型来量化平台自身的风险。
以大学生群体为例。大学生群体没有稳定的社会收入，流动性较强，更没有传统金融机构所需的房贷、车贷等征信数据。而且大学生尚未走入社会，也时常会落入不法份子的诈骗圈套，引发信用风险。
面对大学生这样的群体，必须要搭建征信数据维度更为丰富的、更为严密的、更为适用于这个群体的风控模型。有了这样的数据模型，平台可更精准的分析大学生身份的真实性、行为意愿的真实性、风险承担能力。同时，对大学生的信用水平、还款能力、还款意愿等加以更加严格的审核，增强他们的信用认知，从根本上降低他们信用消费的坏账率。
个性化的风控平台，能更精确地积累特定用户群体的信用数据，有助于量化用户、平台风险，更有助于填补社会整体征信体系的空缺。
平台的综合数据分析能力，实时进行风险监管
中国平安集团董事长马明哲曾在采访中表示，“风控技术让金融资产得以在线上平台实现标准化、高流动性和安全性。”但做好风控，不是仅仅拥有征信大数据就能行的，还需要优化风控流程、提高风控人员管理、提升风控效率、增强风控质量、降低风控成本等多方面的问题。
平台有了综合数据的分析计算能力，就能自动地对用户信用评分进行综合分析评判，对用户贷前、贷中、贷后的实时风险数据进行实时地监控管理。在整个信用消费服务流程中，平台综合数据分析计算能力能及时发现并解决各个环节的风险问题，包括从用户注册认证、授信审核、下单、购买核实、售中跟踪、售后管理、账单风险控制等各个环节。此外，防诈骗预警机制、反欺诈等功能也能实现，以便实时提醒用户增强防范信用风险意识，以免落入金融诈骗的骗局。
综合的数据计算分析能力，会使平台风控更能展现出规模化、高效率、低成本、高质量的水准。
智能化、个性化、综合数据分析能力将成为平台风控创新的铁三角，为用户提供更优质的消费金融服务、为平台竞争增加重要砝码。在优分期创推出视频风控后，金融风控的创新发展更加需要行业进一步共同学习交流、一道努力建设。