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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