信用管理与风控是互联网金融的核心，更是互联网金融企业创新发展的关键。11月18日，由互联网金融西部联盟、互联网金融产业研究院、毕友创星谷共同举办的第8期互联网金融公益沙龙在毕友创星谷举行，由电子科大经济与金融学系副教授陈林、宜信致诚信用副总裁 王南海、宜信致诚信用副总经理赖柏志三位嘉宾分别从理论前沿和企业实战角度分享了对于如何做好信用管理与风控的思考和经验。

　　教授告诉你，违约是随机事件！

　　电子科大陈林教授以“互联网金融背景下的信用风险评估与管理”为主题，从信用风险评估的基本理论、互联网金融背景下信用风险评估的新问题与挑战、基于大数据背景的信用风险评估思考三个方面做了分享。

　　陈教授指出，违约是完全随机的事件，同时简述了违约随机过程模型。然而在债券市场，最大的不是违约风险，而是信用评级变化的风险，要特别关注。

　　对于个人的信用风险评估而言，陈教授介绍了常用的FICO以及芝麻信用评分体系。有位毕友现场展示了他的芝麻信用评分，结果令在场的朋友惊叹：分值竟超过了800，给这位毕友一个大大的赞！

　　陈教授同时分享了互联网金融背景下信用风险评估面临的新问题和挑战，以及如何解决的思考，指出大数据背景下信用风险评估依赖的数据信息有了极大的扩展，可通过社交数据、地理位置、降维、过滤、反欺诈等软、硬信息来描述信用行为。

　　全国大学生信用认知调研成果

　　宜信致诚信用副总经理赖柏志分享了全国大学生信用认知调研成果及未来的运用方向。该调查是在人民银行营业管理部指导下由北京宜信致诚信用评估有限公司、中国人民大学信用管理研究中心联合主办，“中国人民大学-宜信信用管理教育发展基金”支持的“火种计划”。该计划联合多所高校共同对大学生信用风险强参数做出评估，并以此计划为基础，开发适合大学生贷款业务的信贷产品，帮助从业机构识别大学生信用风险。

　　调研发现：大学生普遍缺乏对资金的合理预算；有负债时，大学生没有明确的还款规划;大学生对网络贷款认知度和认可度低; 大学生对基础信用知识了解不够;大学生对信用贷款和信用卡的了解有限;大学生自我诚信认知与诚信行为存在偏差。

如何预测学生网贷风险？赖总分享了常用的几种方法，比如可以利用另类资料来加强风险，比如手机资讯、心理问卷、社交资讯、交易资料等；此外，还可通过心理分析加问卷调查的形式来创造出另类型的资料。

　　一人多贷如何防范？

　　近年来，美国、韩国、台湾等国家和地区均曾大规模爆发信贷风险，其主要原因之一就是一人多贷。而就国内而言，一人多贷现象也很有可能成为中国互联网金融面临的最大挑战，同时也是小额信贷业务中最突出的问题，贯穿了贷前调查、授信和贷后管理的整个过程。

　　对此，宜信致诚信用副总裁王南海分享了宜信公司的经验。宜信旗下的“致诚阿福”，就是基于宜信9年的风控经验与数据积累，专门针对P2P、小额信贷机构、银行信贷部门、保险机构的借贷业务，将致诚信用评分、借款记录数据、风险名单数据结合而成，为金融行业的信审风控, 以及行业普遍存在的“一人多贷”和欺诈难题带来了福音。

　　致诚阿福拥有利用近四百万真实信贷数据进行建模研发的信用评分系统和庞大的数据网络。这其中除了宜信9年来积累的风险数据，还包括第三方机构合作提供的风险数据，以及通过大数据技术在网络上抓取的与风险相关的公开数据。

　　除了数据，致诚阿福将另一重点放在了反欺诈方面。面对伪冒申请、中介代办包装、组团骗贷的情况，如何将这些虚假信息予以辨识，对征信机构的数据加工、分析和处理能力，是极大考验。为此，致诚阿福将用户的多维度信息与宜信的风险名单以及网络上抓取的信息，进行多重关联匹配和关系搜索，抽丝剥茧般的通过层层逻辑关系判断，将风险客户逐一筛查。