如果选择有形的产品，可能会更熟悉模型的概念。比如手机厂商在生产手机之前，首先要做一个手机的模型，然后通过模型生产手机。因为金融行业的产品是看不见摸不着的，所以大家对模型的理解比较模糊。
信贷机构的风控模式是信贷机构的产品模式，通过生产和销售金融产品来产生利润。通过这个思路，相信大家都能理解信贷机构风控模型的意义和作用。
传统金融机构的核心业务是开发金融产品，然后销售给有资金需求的借款人，通过收取一定的利息、管理费和服务费来产生利润。企业本身不生产资本，需要将其产品放在资本市场上进行证券化，通过获取信贷产品的利差来获得一定的利润。
信贷机构的风险控制模型设计有三个核心条件。
1.外部环境第一部分(这部分会回答→生产什么产品？)
目前，中国金融市场很难形成垄断和寡头，因为不同的金融机构有不同的内外部因素制约和促进其发展。
企业自身的优势
国内企业A如果有社会资源、上下游资源和供应链关系，向金融转型时首先要围绕企业熟悉的上下游企业开展金融服务。上下游资源是企业A的优势；
企业B有很强的金融属性，有很多资本和金融专家。企业B的优势是融资能力强，有足够的资金和利差进行产品设计。在了解了企业的优势之后，我们首先对企业应该做什么有一个清晰的定位。
产品的违约风险和违约成本
在设计金融产品时，除了考虑企业本身的优势，最关键的因素是产品的违约风险和违约成本。违约风险是我们向一组客户发放贷款后的违约率。违约率有一定的市场规律，可以根据市场平均违约率、导致违约的因素和历史数据来判断。
违约成本是客户放弃还款的成本。比如一个做抵押贷款的客户放弃还款，意味着放弃他的抵押物；而一个信用贷款的客户放弃还款，也就是放弃信用。
产品的规模和利润
我们认为企业本身的优势在于对某个园区的企业有一定的了解，我们提供给园区客户的贷款的违约风险和违约成本是可控的，所以这个时候需要考虑的是园区贷款的规模和利润能否满足企业的要求。不同的企业对规模和利润的要求不同。一般大集团追求规模大、利润高，普通单个企业追求易于控制的规模和相对较高的利润。
产品的融资成本和融资能力
不同的金融机构会从金融市场获得资金用于产品生产，所以这些资金的成本构成了产品生产的成本。在金融市场上，很难找到两家从事完全相同产品生产的公司。不同的企业有不同的优劣势，接受不同的风险，追求不同的规模和利润，有不同的融资成本和融资能力。
2.决策引擎第二部分(这部分会回答→如何生产产品？)
它解决了信贷机构的审批和不审批问题，决策引擎用于判断客户能否获得贷款。
定义-决策引擎是信贷机构在产品选择和产品准入方面的核心门槛。
规模效益下的核心趋势是通过既定的、清晰的决策引擎来判断能否获得贷款。基于大数据分析的引擎，无需人类参与。不同企业对人工参与和系统风险控制的偏好不同。
角色决策引擎是辨别和识别欺诈的核心手段和风险控制措施。
风控的需要解决两个核心问题，一个是欺诈风险，一个是逾期风险。我们应该将决策引擎定义在容易出现欺诈的范围之外。比如我们自己做决策引擎的时候，需要考虑信贷业务哪些方面容易出现欺诈，比如包装银行流水，制作虚假业务信息等。决策引擎需要能够辨别和过滤欺诈。
特性——决策引擎可以根据企业的战略目标和默认数据进行实时调整。
俗话说，今年银行的政策是相对宽松还是偏紧，决策引擎的调整要符合银行的战略目标和控制违约数据的需要，不应该是一个固定值。
对于信贷业务，我们定义是允许经营半年还是一年？事实上，这是一个标准的决策引擎。这个决策引擎可以根据小额贷款企业自身的战略目标进行调整。
决策引擎可以根据企业对人工和系统风险控制的偏好进行决策倾斜。不同企业风控经验不同，不同借款人评价不同。评价是根据企业核心数据和自身优势调整的，没有对错。
我们在设计自己的风控引擎时，要根据自己的风控偏好来设计。比如我们更看重资产，认为资产越多的借款人还款能力越高；或者更看重开发属性，认为现金流更好的借款人还款能力更高。
3.第三部分风险定价(这部分会回答→如何给产品定价？)
不同的机构对自己的产品有不同的风险定价。
宽维度，固定间隔
以数据为决策引擎的信贷机构有多个维度。市场上现有从事风控模型的企业，可以为自己的产品设计400个左右的风控维度。从广泛的维度获取综合评价，将综合评价分为多个区间，在不同区间采用不同的风险定价；
更少的维度，用户定义
基于产品的企业核心风险控制点设计模型。比如车贷风险定价:车贷业务的核心风险是抵押贷款的本质，但资产是动产，所以风险顶层机制的核心是借款人的稳定性。
所以，产品定位是企业发展的前提，模型搭建是产品生产的核心基础。
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原文地址"贷款风控模型开发，信贷如何把握风控"：http://www.guoyinggangguan.com/xedk/237335.html。
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