互联网消费金融的风险管理研究—以京东白条为例

自 2010 年我国开始互联网消费金融业务试点以来，国内互联网消费金融公司发展迅速。除了传统的金融公司开始完成线下消费金融业务向线上转型以外，京东、阿里等电商巨头也纷纷借助多年累积的用户数据来对客户进行信用评价的方式来开展互联网消费金融业务。

本文以京东集团推出的京东白条为研究对象，通过对消费金融风险管理理论的借鉴，采用定量定性相结合的方式对京东白条的业务风险进行了分析，并针对京东白条的业务流程制定了有针对性的防范措施。首先，本文对我国互联网消费金融业务的发展现状、金融风险的类型与形成原因进行探究，分析了当前我国互联网消费金融风险控制体系的优势与不足，并对京东白条运作模式、风险生产机理、风险传导机制、风险控制体系进行了分析，提出了京东白条风险防控体系中可改进的地方。然后，本文通过对京东白条 2014 年至 2016 年的消费信贷明细数据进行分析，基于信用评分卡模型选取了与借款人信用风险相关的变量，借助 SAS 软件和 CART 软件对京东白条明细数据进行数据挖掘与构建决策树模型，建立了适用于京东白条的个人信用评分卡，为京东白条的客户选取与额度授信提供了量化参考。
最后，本文对京东白条的研究在一定程度上为京东金融公司当前面临的风险问题提出一些参考性建议与指导方法，进一步完善个人信用模型，从而为类似的消费金融产品提供借鉴。目前，由于我国个人信用情况还没有实现共享，京东金融对客户真实个人信用情况掌握不全，再加上京东白条线上审核线上授信的机制，进一步加剧了受贷主体缺陷风险的形成。鉴于此，本文基于京东白条的运作流程，结合贷前、贷中和贷后三个阶段制定了风险管理方法，并从外部法律监管完善、内部风险体系优化两个方面给出了建议。

基于关键风险点的监控

作为一种互联网消费信贷产品，京东白条与传统消费信贷的差异在于，这种线上信贷产品不再对借款人做出抵押和担保的要求，甚至不会查看用户的征信报告。开通京东白条的用户只需要在网上申请通过后，即可在额度范围内进行商品购买。因此，对于京东白条而言，根据其还款方式可以将其主要风险控制要点划分为分期还款跟踪、绑定还款制约以及违约金惩罚追回三个部分。
（1）分期还款跟踪。用户在使用白条付款后，可以选择 3 月、6 月、12 月、24月的分期偿还方式，以降低其还款压力。分期还款是信贷机构普遍采用的一种最为基本的贷款管理方式，这种分期还款模式不但可以减轻借款人的资金压力，还可以帮助京东金融增加分期手续费带来的收益。
（2）绑定还款制。为了保证用户能够及时还款，京东白条在进行用户开户时，要求用户将本人的借记卡与账户进行绑定，只有当绑定完成后用户才能获得更好的京东白条额度。这种方式尽管为用户日后的消费信贷还款提供了保证，一旦用户在规定期内未能完成还款，则京东将会自动划拨信用卡中的额度来进行强制还款。由于获得信用卡的用户通常已经获得发卡银行的资信认可，一方面这部分本身的信用度就较高，另一方面信用卡中的额度也为京东白条的信贷付款提供了保证。所以，绑定信用卡的方式能够一定程度上降低京东白条的运营风险。
（3）违约金惩罚追回。当京东白条的用户出现还款逾期后，京东金融的客服中心会通过电话或短信的方式通知用户进行划款，并按照用户的逾期时间以 0.03%的日息收取违约罚息。这种超过期限收取违约金的方式，能够在一定的程度上督促用户按期还款，从而降低京东白条资金池的风险。

有针对性的客户选择

延伸数据链条覆盖长尾

京东白条风险管理的核心理念是数据驱动决策，围绕数据出发，深度挖掘数据背后的价值。京东白条创新使用机器学习算法，构建数据分析模型工具，目前已经形成了由贝叶斯网络、随机森林、LDA、logic 回归等多种大数据机器学习组成的弱分类组合预测模型，大幅度提升了模型打分人群的覆盖范围、模型的稳定性以及客户群的覆盖度。京东白条正是基于这种数据模式，打造了资产端的白条证券产品，该证券ABS 产品获得了市场的高度认可。