互联网金融其实就是互联网+金融的简称，这个词语算是属于中国特有，其实就是通过互联网的手段进行金融的交易，毕竟国有的金融机构覆盖人群范围还是比较狭窄。风控模型是互联网金融的核心，能够决定一个款互金产品的生死，毕竟这个是关系到钱的安全的存在。今天我们就用一篇文章来讨论下风控模型的设计方式。
第一：什么是风控？
风控其实是包含风险管理和风险控制。风险管理，它是指如何在项目或者企业在一定的风险的环境里，把风险减至最低的管理过程。它的基本程序包括风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评价等环节。 风险控制是指风险管理者采取各种措施和方法,消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或者减少风险事件发生时造成的损失。所以其实风险控制是风险管理中的一个环节。
用一句话介绍互联网金融的风控模型其实就是： 互联网金融风控模型就是通过人为的建规则
对用户的真实信用进行评估，估算出信用等级，指导金融机构给出合理的授信额度，从而识别和减少在金融交易中存在的交易风险。
第二：风控模型的应用场景和流程
应用场景非常广泛，只要牵扯互联网金融的行业就缺少不了风控模型的存在，同时，风控模型在不同的阶段体现的方式和功能也不一样。从资金的角度来看，风控模型是为了评估用户还款能力和还款意愿，反欺诈反作弊，防止用户薅羊毛和保证平台安全等功能；从行业的角度，互联网风控模型体现在消费金融／供应链金融 ／信用借贷 ／P2P ／大数据征信等方面。
第三：风控模型的设计纬度
从下面面的流程我们可以看到，风控模型的审核流程一般都是要经过机器审核和人工确认的相结合的方式。模型审核同时大致分为三个阶段，它通过用户提交的数据，对用户的资质进行审核，最终得到一个评分卡的分数。对于存疑和通过的进见，需要人工进行确认。所以说，风控模型的计算策略和机制在一个公司属于绝密，规则出了核心的员工，其他人是不能知道风控规则的。
第四：如果说金融产品的核心是风控，那么风控的核心是什么?
答案其实就是： 信用评估 + 模型规则。
第一步就是获取数据
信用评估来自于用户数据，模型规则其实就是用户数据规则，信息的纬度也比较广泛，大致可以分为基本信息／行为信息／信用信息／社交信息和消费信息等。
当然获取信息的方式也是千奇百怪，主要的来源有用户提交／接口用户授权／爬虫／信息购买／黑白名单等方法。
第二步：确定用户数据的变量，分配变量的计算权重
确定用户变量和分配权重，一两句话讲不明白，贴图大家看看吧！
第三步： 调整指标分数，给出评分。建立每个指标的评分规则，反复调试指标分，保证模型准确性。
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