聊起信贷公司怎么做风控，很多人脑子里立马蹦出“大数据”、“AI模型”这些词。没错，这些是工具，但要我说，这玩意儿，真不是光靠算法就能糊弄过去的。很多时候，咱们看到的那些“风控神器”，背后可能还隐藏着不少现实中的坑。

风控的核心，在于“懂人”

我一直觉得，信贷风控的本质，是“懂人”，是理解借款人真实的意图和能力。模型能告诉你一个数据上的概率，但人心的复杂，有时候模型是捕捉不到的。比如，同样的收入水平，有些人就能把钱用在刀刃上，有些则可能因为冲动消费或者其他隐性因素，就成了潜在的风险。这中间的差异，靠什么去识别？

早些年，我们没现在这么多高大上的技术，更多的是依赖经验和尽职调查。现在虽然有了工具，但我还是坚持，每一个申请，特别是金额稍大的，或者在某些“灰色地带”的，都应该有人的深度介入。这不仅仅是核实数据，更是去感受申请人传递出来的信号，看他说话的逻辑，看他对未来计划的清晰度，甚至，看他面对困难时展现出的那种韧劲。

当然，这话说起来容易，做起来难。尤其是在业务量大的时候，如何平衡效率和深度，是个老大难问题。我们也尝试过很多方法，比如分层审核，把风险模型跑出来的结果作为初步筛选，高风险的直接人工复核，低风险的就让模型说了算。但就算这样，也总会有一些“漏网之鱼”，或者说，模型判定的“低风险”，在现实中，也会因为我们没预料到的情况而变成逾期。

从数据到真相：信息验证的“道”与“术”

说到信息验证，这绝对是风控里的重头戏。模型能做的，是告诉你这些信息“看起来”怎么样。但真实性，还需要我们去“查”。

大家都知道，现在做假资料太容易了。银行流水、收入证明，甚至身份信息，都能找到“服务商”。我们的工作，很多时候就是在跟这些“服务商”赛跑。最初，我们也依赖一些OCR（光学字符识别）技术来识别流水上的关键信息，但很快就发现，造假的手段也在升级，OCR识别出来的“正常”流水，可能是精心P图的。所以，我们不得不引入更精细化的验证方式，比如，多维度交叉验证。你提供银行流水，我们就要核实你在银行的真实交易记录；你提供工作证明，我们就得contact单位（当然，这需要授权和非常谨慎的处理方式），甚至是一些行业内的“潜规则”来判断真伪。

我记得有一次，我们审核一个做小生意的客户，他提供了一份看似不错的经营流水。模型评分也很高。但当我们去他经营场所实地考察的时候，发现店铺里几乎是人去楼空，问旁边的邻居，才知道他经营状况早已不佳，提供的流水很可能是找人代刷的。这种细节，模型是看不出来的，只有实地走访，甚至和周围人聊聊天，才能触碰到真实的一角。

逾期后的“追”与“堵”：贷后管理的艺术

风控不是只管放款，贷后管理同样是风控链条上不可或缺的一环。一旦发生逾期，怎么处理，直接关系到公司的损失。这里面，既有“追”的技巧，也有“堵”的策略。

“追”讲究的是时效性和策略性。一旦发现逾期，第一时间contact客户，了解情况，给予适当的宽限或调整方案，这往往能挽回一些潜在的损失。我见过很多催收部门，上来就硬邦邦地打tel，甚至威胁，结果客户更加抵触，最后彻底失联。而真正做得好的催收，会先尝试理解客户的困难，表达同情，然后探讨解决方案，这种“温情”式的沟通，有时比“威胁”更有效。

“堵”则是在第一时间止损，防止风险扩散。比如，如果发现客户有转移资产的迹象，或者明显的欺诈行为，就要迅速采取法律行动，冻结资产。这里面，我们的风控系统会实时监控客户的还款行为，一旦出现异常，比如连续几次未按时还款，系统就会自动发出预警，启动后续的介入流程。

技术赋能，但人是关键

我们公司，在技术投入上是舍得花钱的。从早期的反欺诈系统，到现在的智能信审模型，再到贷后预警系统，都在不断迭代优化。比如，我们的反欺诈系统，现在已经能通过一些非常规的渠道，比如社群关系、行为习惯等，来识别团伙欺诈。这些都是过去想都不敢想的。

但即便是这样，我还是觉得，技术是工具，最终的判断，还是落在人身上。一个优秀的风控经理，他能从模型报告里读出“弦外之音”，能从客户的只言片语中捕捉到风险信号。他懂得什么时候该相信模型，什么时候该质疑模型。而且，他还能根据不断变化的外部环境，去调整我们的风控策略，而不是死守一套规则。

案例分享：那些“意料之外”的风险

这里不得不提一个我们曾经遇到的案例。有个客户，资质很好，收入稳定，模型评分非常高，我们很顺利地批了他的贷款。结果，在他拿到贷款后不久，他就迅速将这笔钱转移到了海外，而且，在我们核查的时候，发现他提供的地址是虚假的。事后我们追查，才发现这是一个有组织的欺诈团伙，他们专门利用高科技手段来包装客户信息，骗取贷款。这个案例，给我们上了深刻的一课，就是单纯依赖模型，而不去进行深度的人工核查和实地走访，是多么的危险。

还有一次，我们审核一个客户，他提供的流水显示收入非常高，但是，我们通过行业数据分析发现，他所在的行业整体利润率并不高，而他的收入却远超行业平均水平。按理说，这已经是一个危险信号了，但是当时的模型并没有将其判定为高风险。后来，客户确实出现了还款困难。这个情况，就促使我们反思，模型需要不断地学习，并且要引入更多元的行业维度数据，让“常识”和“逻辑”也成为风控判断的一部分。

所以，在我看来，信贷公司要做风控，不能把宝完全押在技术上。技术是重要的驱动力，但核心永远是风控团队的专业能力、经验判断，以及对风险的敬畏之心。我们得不断地学习，不断地调整，才能在瞬息万变的风险环境中，稳健前行。