荆门旅游行业危机处理案例分析

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严格的金融从业者，答案必须是风险控制。

崔丹霞首席执行官李晓伟表示:目前，中国约有10万名互联网金融风险控制从业人员，真正了解风险控制的只有一两千人。

巨大的人才缺口并不是风险控制行业面临的最大危机。

一项财务调查发现，许多缺乏经验的风险控制人员只需要换三次工作，就可以晋升到年薪50万的董事职位；除了浑水摸鱼之外，还有许多内部人士内外勾结，帮助欺诈者绕过层层审计，然后分享利润。

众望金夫首席风险官马斌斌表示，风险控制的痛苦将成为互联网金融业的最大隐患。

风险控制是金融的命脉，脉搏如此紊乱，谁来保证行业的平稳血液流动？

|风控制混乱

在一个以风控制为主题的论坛上，主讲嘉宾罗劲松(化名)在台上跳了15分钟的舞，讨论风控制模型的构建。

罗劲松是一家年薪50万的公司的风险控制总监。事实上，他只是一个88岁的年轻人。

他只用了两年时间就从一张白纸变成了一个有前途的年轻行业模型。这感觉像是一个鼓舞人心的故事，但是在听了他自己的描述后，我意识到这只是一个取得进展的例子。

第一年，罗劲松在一家知名的互联网金融公司担任审计师。他的工作就是简单地审核用户提交的数据，这些数据不含黄金成分。然而，这是进入这个行业的第一步。

半年后，他搬到了一家互助黄金公司，成为了一名风险控制经理。这时，他已经能够谈论很大一部分风险控制理论，外行人可能会吓到他。这是第二步，镀金。

一年后，他第三次换了工作，并成功进入了一家大型互助黄金公司。此时，他已经是风险控制总监，年薪为50万英镑。

换句话说，他花了两年时间爬到行业的顶端。

金夫众望的首席风险官马斌斌曾在宜信负责风险控制，被认为是中国最早进入风险控制行业的专家。他说，中国有数万家小额贷款公司和数千家互联网金融公司，风险控制人员总数约为10万人。

事实上，十多万名雇员中，大部分只是少数人。

马斌斌说，像罗劲松这样的三级跳远运动员不在少数，这对整个行业来说是一场灾难。

马斌斌还将出席一些行业会议。在聊天的过程中，他发现很多所谓的风险控制主管甚至连报告都不会看，这很可笑，就像医生不会看病历一样。

整个行业仍然处于刚愎自用的阶段，有利有弊，也有很多人在自我保护。

马斌斌透露，整个市场存在严重的内外勾结，风险控制人员和贷款诈骗者联手诈骗贷款。

例如，他说，双方将联手在一些偏远地区寻找身份证以骗取贷款，并要求当地民政部出具死亡证明，平台将被告知风险控制，死亡人员将被视为坏账。

更可怕的是，现在风险控制人员主动寻找贷款诈骗者，让他们填写一些审计材料，并与对方分享资金。

风险控制人员参与欺诈已不再是行业秘密。在淘宝上，他们可以花几十美元购买银行自来水或伪造房地产证书。风险控制者是规则的制定者，他知道如何规避规则。

|人才缺口

罗劲松表示:该行业目前的情况是，风险控制人员非常受欢迎，猎头到处挖人，供求关系决定了攀升速度。

这在风力控制行业是真实的。

在智联招聘、拉祜族等招聘平台上。搜索“风险控制”这个词，主管级别，他们大多数人的年薪是50万英镑；大多数风险控制经理年收入在20万到30万英镑之间。

迟丹霞的首席执行官李晓伟曾负责一家大型消费金融公司的风险控制，现在他正在进行贷后收款，并观察了该行业多年。

虽然他已经离开风险控制行业几个月了，但他几乎可以在两三天内接到猎头的电话，这显示出这个行业的时间有多短。

业内公认的风险控制从业人员主要分为两类。第一类是老牌消费金融公司，如Gitzo和CreditEase，它们已经爬行了很多年；第二类是银行、金融机构和小额贷款公司的背景。李晓彤说。

老从业者不多，大学里也没有相应的专业。新力量的缺乏导致该行业人才的短缺。

目前，风险控制行业唯一的专业是信用管理。不幸的是，只有十几所大学开设这门课程。

马斌斌不得不找一些数学和金融等相关专业的人。

一方面，人才短缺，另一方面，需求激增。

在过去的两年里，互联网金融迅猛发展。在交通为王的时代之后，每个人都开始渴望回归金融的本质。许多互联网公司不遗余力地分配风险控制主管来建立风险控制团队。

这原本是一个很好的行业趋势，但却成了钻工们的一个漏洞，他们利用行业对人才的渴求，沿着杆子往上爬。

在采访中，我和公司里的人交谈，发现很少有人知道风险控制。罗劲松说，他通常的做法是先想出一套先进的理论。在每个人都头晕之后，他们可以谈论高工资。

许多人在知道一些情况后会四处闲逛，建立一个风险控制模型并开始运行，但这需要一两年时间来验证模型是否可靠。这时，人们已经换了工作。马斌斌说，这是因为验证一个人是否专业和有延迟，一些人可以利用它。

|风控制模型

金融的核心是风险控制，风险控制的核心是模型。

目前，中国互联网金融风险控制从业人员约有10万人，真正了解风险控制的只有一两千人。李晓伟表示，如果按照这个比例计算，大多数公司的风险控制模型都不可靠。

没有一家公司的风险控制模型可以直接使用，因为应用场景、用户组和数据源都有所不同。李晓伟说，建立公司数据模型的第一步是拿竞争对手的模型到处跑，然后根据实际运营情况进行调整。

通常，公认的识别标准是风控模型的逾期率达到30%以上，模型失效；10%以内，基本合格；在5%之内，该模型相当成功。

该行业的实际情况是，该行业的大多数风险控制模型都是无效的，或者它们只能称为规则，而不能称为模型。马斌斌说道。

例如，最简单的规则是20岁以下和60岁以上的用户不要这样做。

马斌斌说，也有一些内容模型记分卡，例如，根据年龄，一分为20-25岁，一分为25-30岁；根据工资水平，一个积分的工资为30003500元，一个积分的工资为35004500元，几个维度整合后，制作记分卡。

但是这还没有经过数据的测量和验证，所以你可以向你的老板吹嘘已经有了模型和记分卡。马斌斌说道。

这也意味着行业内没有统一的标准，只能因地制宜。

这种不确定性也导致了行业模式的无序和无序。

据业内资深从业人员称，大多数风险控制模型的原型都是通过非法获取用户数据实现的。

例如，当安装这个应用程序时，如果它是苹果手机，你会被提示阅读用户的地址簿，但是如果它是安卓手机，没有提示。这位从业者透露，获取通讯录数据，首先是看你是否认识老赖的朋友。如果你知道，风险很高；第二，是在你逾期后给你的亲戚朋友打电话讨债。

这些非法手段已经成为大多数风力控制模型的核心武器。

马斌斌说，事实上，一个完整的风险控制模型需要两个部分:2007年，当互联网金融业刚刚兴起的时候，一个信用模型可以处理它；如今，欺诈越来越多，羊毛党横行，欺诈模式变得越来越重要。

大数据风险控制是拯救风险控制行业的最大想象。

数据越多越好。马斌斌说，数据需要与合适的人匹配才能产生价值。例如，在农村地区，中央银行的信贷数据可能无效，因为许多农民没有信用卡；淘宝和支付宝的数据也可能无效，因为它们可能没有电脑。

对于农户风险控制模型，婚姻、子女和土地数据可能是最有效的。

市场越混乱，浑水摸鱼的人就越多，风电行业就像陷入了一个恶性循环。

风险控制的混乱已经让互联网金融业感受到了痛苦。

处于痛苦时期的黄金行业是否意识到这是疾病的根源？

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