首先，现金贷的产品分两种：

        一种是payday loan的形式，这种一般针对蓝领，产品特点是小额短周期，坏账相对较多，因此利息会较高。因此风控上的要求不会特别高，主要有以下几点：

1）实名认证：校验身份真实有效，并且根据用户的年龄可以做出筛选，例如1980年之前的不借，2000年之后的不借等。

2）运营商认证：运营商认证特别重要，因为运营商可以得到用户的通话详单，对贷前来说，可以根据第三方的号码库，来匹配用户是通话记录，是否命中多个催收电话，是否有借贷宝热线等。有两点的话可以判断这个用户的信用较低。对于贷后来说，由于有通话详单，所以知道用户最经常的联系人，方便催收。

3）个人信息：个人信息包括用户的家庭信息，工作信息，紧急联系人信息等。

家庭信息：根据用户的年龄＋婚姻状况来判断用户的一个还款情况。

工作信息：根据用户的职业，公司性质等排除危险职业。例如货车司机等，公司名称主要是防止批量欺诈，例如50个用户填写了同一个公司，那么可以标记为批量欺诈。

紧急联系人：这个特别重要，需要用户进行通讯录授权，授权完之后我们可以知道用户的所有联系人，并根据通话记录来排列出来联系最经常的联系人。另外紧急联系人可以判断用户的资料是否真实有效，如果用户的紧急联系人在通话记录中没有匹配数据，那么可以对这个用户打标。

4）芝麻信用：芝麻信用其实还是比较强大的，用户授权芝麻信用后，我们不但能得到用户的芝麻分，还能知道用户是否命中了行业关注名单，ivs评分，评分越高则可信度越高。

5）第三方数据：同盾，91征信，闪银黑名单，凭安征信等，都会根据用户的身份证，手机号等提供用户的一个贷款，逾期，黑名单情况。若用户三个月内贷款多次，或用户在其他贷款平台多次逾期，都可以作为代前的风控规则。

6）照片验证：照片验证有两种，持证自拍or活体识别

持证自拍：持证自拍的优点是，我们可以看到用户当前拍照所处的环境（工作环境，家庭环境等）

发起重拍后可以看用户所处环境是否发生了改变。缺点是：人工审核，效率低，体验差。

活体识别：活体识别分为身份证ocr识别和活体监测。身份证ocr识别可以判断身份证的真伪，活体检测可以判断用户与身份证照片的相似度，判断是否为本人，且效率高。

7）wifi信息：app可以抓取用户当前的wifi信息来存储，主要是为了防止批量欺诈。如同一个wifi下一周发生了50人次借款，可以判定为中介，通过wifi来批量反欺诈。

这个是前期的一些风控，当然风控是需要随时发生改变的，我们有了基础的数据，才能通过基础数据建立模型，优化风控规则降低坏账

      第二种是现金分期的产品，相对来讲针对白领人群，信用较高，产品特点是额度较大，周期较长，且利息较低。额度大概是1000-10000元，周期1个月－12个月。

      现金分期的产品要求稍微高一点，当然以上的风控信息，风控策略都是适用的，下面讲一下区别：

1）现金分期的产品一般是先认证资料，根据用户差异化资料给出用户的最高可借额度。

2）芝麻分：对芝麻分的要求较高，一般需要620分以上，芝麻分对应的是用户的一个消费，信用能力。

3）基础的认证与以上相同，但是对芝麻分，通话记录，第三方的数据表现要求更高一点。

4）提额认证：根据用户的不同资料给出差异化的额度与利息，吸引更好的用户来借款。包括：

社保，公积金，工资卡，支付宝认证，淘宝认证等。若用户每月缴纳公积金1000以上，给出高额度是没问题的。

重点讲一下批量反欺诈：

批量反欺诈的监测样本为最近7天内的所有申请借款的订单。

1. 群体特征定义和监测

对监测样本的人群集聚特征进行分析，如短时间内过度集中出现同一户籍城市、同一单位、同一联系人的申请订单，则予以标记后，由审核系统的批量反欺诈模块进行人工核验，对于被标记为命中批量反欺诈订单的贷款，即使单笔审核的结论为通过，则仍需要等待批量反欺诈模块的审批结论。

系统交互方式：

i)       群体特征定义阶段，对发现符合筛选标准的，则该笔贷款的批量反欺诈状态标记为命中。

ii)      系统将所发现的筛选标准（例如，同一工作单位>=3，工作单位为AAA咨询有限公司）予以记录，该条筛选标准的状态为待处理。

iii)    审核系统批量反欺诈模块读取所有待处理的筛选标准，并将所有命中筛选标准的贷款（无论这些贷款是否是在7天以内的）予以集中显示

iv)      反欺诈审核人员进行检查后，可予以通过或拒绝。

v)       若某条筛选标准所命中的所有贷款，均为已处理的状态，则该条筛选标准的状态变更为已处理

转自：PMCAFF问答