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風控之亂:零經驗者,跳槽3次,年薪50萬

風控之亂:零經驗者,跳槽3次,年薪50萬

金融的核心是什麼?

嚴謹的金融從業者,答案必是風控。

「目前互聯網金融的風控從業者大概是十幾萬,真正懂風控的,也就一兩千人」,催單俠CEO李曉煒稱。

人才缺口巨大,還不是風控行業面臨的最大危機。

一本財經通過調查發現,很多毫無經驗的風控人員,只需要跳槽3次,就能升到總監職位,年薪50萬起;除了渾水摸魚外,還有諸多監守自盜者,他們內外勾結,幫助騙貸者繞過層層審核,再利潤分成。

「風控之痛,將成為互聯網金融行業最大隱患」,中望金服的首席風險官馬斌斌稱。

風控是金融的命脈,脈搏如此紊亂,誰來保障行業的血脈通暢?

在一個風控話題的論壇上,羅勁松(化名)作為演講嘉賓,在台上眉飛色舞,講了15分鐘,探討風控模型的搭建。

羅勁松是某公司的風控總監,年薪50萬,其實不過是一個88年的年輕小伙。

他從一張白紙到「年輕有為的行業榜樣」,只用了兩年。感覺像一個勵志故事,但聽完他自己的描述,才發現這不過是一個鑽營的標本。

第一年,羅勁松在一家名氣很大的互聯網金融公司當審核專員,工作就是對用戶提交的數據,進行簡單審核,「毫無含金量,但是,是第一步,入行」。

半年後,他跳槽去一家互金公司,當了風控經理,此時,他已能說上大段大段的風控理論,「外行能唬住了」,這就是第二步,「鍍金」。

一年後,他第三次跳槽,成功進入一家規模不小的互金公司,此時他已是「風控總監」,年薪50萬了。

也就是說,他用了兩年時間,就爬到了行業「頂峰」。

中望金服的首席風險官馬斌斌,曾經在宜信負責風控,算是最早進入風控行業的專家,他稱,目前有上萬家的小貸公司、幾千家的互聯網金融公司,加在一起的風控人員,大概是十幾萬人。

實際上,十幾萬的從業基數,大部分只是濫竽充數者。

馬斌斌稱,像羅勁松這樣的「三級跳」者,不在少數,「對整個行業來說是一場災難」。

馬斌斌也會參加一些行業會議,在聊的過程中,他發現很多所謂的「風控總監」,甚至不會看報表,「這個事情挺可笑的,就像醫生不會看病歷一樣可笑」。

整個行業還處在莽原階段,良莠不齊,除了濫竽充數之徒,還有大量的監守自盜者。

馬斌斌透露,整個市場出現了嚴重的「內外勾結」,風控人員和騙貸者一起操作騙貸。

他舉例稱,雙方會聯手,在一些偏遠地區尋找身份證騙貸,錢到手后,讓當地民政部開一個死亡證明,風控就通知平台,人死了,作為壞賬處理。

更可怕的是,現在風控人員開始主動找到騙貸者,讓他們填寫一些審核資料,就相互分錢。

而風控人員參與造假,已不是行業秘密。他們在淘寶上,花幾十塊錢,就能購買一份銀行流水,或者偽造一份房產證明,「風控人員就是制定規則者,他很知道如何躲避規則」。

02 人才缺口

「行業的現狀是,風控人員很吃香,獵頭到處挖人,供求關係決定了攀爬速度」,羅勁松稱。

風控行業確實如此。

在智聯招聘、拉勾網等招聘平台上,搜索「風控」兩個字,總監級別,大多年薪50萬起;風控經理,大多是年薪20-30萬。

催單俠CEO李曉煒,曾在某大型消費金融公司負責風控,現在做貸后催收,對行業觀察多年。

他雖離開風控行業幾個月,可幾乎兩三天就能接到獵頭的電話,「可見行業有多缺人」。

「業內比較認可的風控從業者,主要分兩類,第一類,是捷信、宜信等老牌消費金融公司出身,摸爬滾打多年;第二類,是銀行、金融機構、小貸公司背景」。李曉煒稱。

老的從業者不多,而大學又沒有對口的專業,新生力量供給不足,導致行業人才青黃不接。

目前,風控行業唯一較對口的專業,是「信用管理」,可惜只有十幾所大學開了該課程。

馬斌斌不得不從「數學」、「金融」等有聯繫的專業找人。

一邊是人才缺失,一邊是需求激增。

這兩年,互聯網金融正在爆炸式增長,過了那個「流量為王」的年代后,大家對回歸金融的本質開始無比渴求,很多互聯網公司不惜重金,給自己配置一個「風控總監」,打造一個風控團隊。

本來是一個好的行業趨勢,卻成了鑽營者的漏洞,他們利用行業「求賢若渴」的心理,順桿而爬。

「我在面試的過程中,和公司的人聊,發現沒有幾個人懂風控」,羅勁松稱,他通常的招數,就是先來一套高深的理論,「所有人聽暈后,就能談高薪了」。

「很多人懂一些皮毛就去忽悠,搭建一個風控模型開始運轉,但驗證模型是否靠譜,需要一兩年的時間,這個時候,人早就跳槽了」,馬斌斌稱,就是因為驗證一個人是否專業,有延後性,才讓一些人有機可乘。

金融的核心是風控,風控的核心,是模型。

「目前互聯網金融的風控從業者大概是十幾萬,真正懂風控的,也就一兩千人」,李曉煒稱,如果按照這個比例來算,大部分公司的風控模型,並不靠譜。

「沒有哪個公司的風控模型,可以拿來直接用,因為應用場景、用戶群體、數據來源都會有差異」,李曉煒稱,通常建立公司數據模型的第一步,就是先拿競爭對手的模型來「跑一跑」,再根據實際的運轉情況進行調整。

通常還比較認可的鑒別標準是,風控模型的逾期率達到30%以上,模型失敗;10%以內,基本合格;5%以內,模型已相當成功。

而行業的實際情況是,「行業大部分風控模型是無效的,或者說只能叫規則,不叫模型」,馬斌斌稱。

比如,最簡單的規則是:年齡20歲以下、60歲以上的用戶不做。

馬斌斌說,還有一些內容模型評分卡,比如,按照年齡段,20—25歲的一個積分,25—30歲一個積分;按照工資高低,工資3000—3500元一個積分,3500—4500一個積分,幾個維度積分后,就做出來評分卡。

「但是這個並沒有經過測算,也沒有數據的驗證,就可以去和老闆吹噓,已經有模型和評分卡了」,馬斌斌稱。

這也意味著,行業沒有統一的標準,只能「因地制宜」。

這種不確定性,也導致行業模型的紊亂和無序。

據業內資深從業人員透露,現在大部分風控模型的雛形,都是通過違規獲取用戶數據做到。

「比如,安裝這個APP時,如果是蘋果手機,就會提示要讀取用戶通訊錄,如果是安卓手機,連提示都沒有」,該從業人員透露,獲取通訊錄數據,第一,是為了看是否認識「老賴」朋友,如果認識,風險就高;第二,是為了在你逾期后,給你的親朋好友打電話,進行催收。

這些「違規」手段,成了大部分風控模型的核心武器。

馬斌斌稱,實際上,一個完整的風控模型,需要兩個部分:2007年,互聯網金融行業剛剛興起時,一個「信用模型」就可以應對;而如今,欺詐越來越多,「羊毛黨」橫行,「欺詐模型」變得越來越重要。

而大數據風控,才是拯救風控行業的最大想象力。

「數據不是越多越好,數據需要匹配貼合的人群,才能產生價值」,馬斌斌稱。比如農村群體,央行的徵信數據,可能是無效的,因為很多農民都沒有信用卡;而淘寶和支付寶數據,也可能無效的,因為他們可能電腦都沒有。

對於農民的風控模型來說,可能婚姻子女、土地數據,反而是最有效的。

市場越亂,渾水摸魚者越多,風控行業就像陷入了惡性循環。

風控之亂,已讓互聯網金融行業感覺到了切膚之痛。

正在陣痛期的互金行業,是否意識到這才是惡疾根源?

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