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风控零经验者,跳槽3次,年薪50万

时间:2016-11-07 16:51:21  来源:  编辑:

 

金融的核心是什么?

严谨的金融从业者,答案必是风控

“中国目前互联网金融风控从业者大概是十几万,真正懂风控的,也就只有那么一两千人”

风控人才缺口巨大,还不是风控行业面临的最大危机。

经过调查发现,企业之中许多风控人员毫无经验,

只需要跳槽来增加资历,就可以升到风控总监等高层职位,年薪在50万以上,且除了这些浑水摸鱼外,还有诸多监守自盗者,他们内外勾结,帮助骗贷者绕过层层审核,再利润分成,造成更加严重的信用风险,导致金融、网贷企业破产。

风控之痛,将成为互联网金融行业最大隐患”,中望金服的首席风险官马斌斌称。

风控金融的命脉,脉搏如此紊乱,谁来保障行业的血脉通畅?

 

风控

风控风险控制的简称,广义上包括与风险控制相关的信息收集,风险识别、评估,损失控制等一系列活动。由于近几年中国金融市场开放程度提高,一些类金融机构也开始设置的风控类职位。例如风控总监,风控经理,风控主管,风控专员,风控副总裁等等。

根据网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法规定,网络借贷金额应当以小额为主。网络借贷信息中介机构应当根据本机构风险管理能力,控制同一借款人在同一网络借贷信息中介机构平台及不同网络借贷信息中介机构平台的借款余额上限,防范信贷集中风险

读而思

duersi

业内人士称,中国目前互联网金融风控从业者大概有十几万人,然而真正懂风控,也就那么一两千人。老的从业者不多,而大学生又没有对口的专业,新生力量供给不足,导致行业人才青黄不接。然而,人才缺口巨大,还不是风控行业面临的最大危机。

中国注册风险管理师协会通过调查发现,很多毫无经验的风控人员,只需要经过频繁的跳槽,就能升到总监职位,年薪50万起;除了浑水摸鱼外,还有诸多监守自盗者,他们内外勾结,帮助骗贷者绕过层层审核,再利润分成。风控之乱,已让互联网金融行业感觉到了切肤之痛。

 

 

 一、风控乱象

  在一个风控话题的论坛上,罗劲松(化名)作为演讲嘉宾,在台上眉飞色舞,讲了15分钟,探讨风控模型的搭建。

  罗劲松是某公司的风控总监,年薪50万,其实不过是一个88年的年轻小伙。

  他从一张白纸到“年轻有为的行业榜样”,只用了两年。感觉像一个励志故事,但听完他自己的描述,才发现这不过是一个会钻营的标本。

  第一年,罗劲松在一家名气很大的互联网金融公司当审核专员,工作就是对用户提交的数据,进行简单审核,“毫无含金量,但是,是第一步,入行”。

  半年后,他跳槽去一家互金公司,当了风控经理,此时,他已能说上大段大段的风控理论,“外行能唬住了”,这就是第二步,“镀金”。

  一年后,他第三次跳槽,成功进入一家规模不小的互金公司,此时他已是“风控总监”,年薪50万了。

  也就是说,他用了两年时间,就爬到了行业“顶峰”。

  实际上,十几万的从业风控人员,大部分只是滥竽充数者。

  整个行业还处在莽原阶段,良莠不齐,除了滥竽充数之徒,还有大量的监守自盗者。

  某平台CEO透露,整个市场出现了严重的“内外勾结”,风控人员和骗贷者一起操作骗贷。

  他举例称,双方会联手,在一些偏远地区寻找身份证骗贷,钱到手后,让当地民政部开一个死亡证明,风控就通知平台,人死了,作为坏账处理。

  更可怕的是,现在风控人员开始主动找到骗贷者,让他们填写一些审核资料,就相互分钱。

  风控人员参与造假,已不是行业秘密。他们在淘宝上,花几十块钱,就能购买一份银行流水,或者伪造一份房产证明,“风控人员就是制定规则者,他很知道如何躲避规则”。


 
(百度一下,随处可见的银行流水)

二、人才缺口

  “现今行业现状是,风控人员很吃香,猎头到处挖人,供求关系决定了攀爬速度”,罗劲松称。

  风控行业确实如此。

  在智联招聘、拉勾网等招聘平台上,搜索“风控”两个字,总监级别,大多年薪50万起;风控经理,大多是年薪20-30万。

  催单侠CEO李晓炜,曾在某大型消费金融公司负责风控,现在做贷后催收,对行业观察多年。

  他虽离开风控行业几个月,可几乎两三天就能接到猎头的电话,“可见行业有多缺人”。

  “业内比较认可的风控从业者,主要分两类,第一类,是捷信、宜信等老牌消费金融公司出身,摸爬滚打多年;第二类,是银行、金融机构、小贷公司背景”。李晓炜称。

  老的从业者不多,而大学生又没有选对对口的专业,新生力量供给不足,导致风控行业人才青黄不接。

  三、风控模型

  金融的核心是风控风控的核心,是模型。

  “中国目前互联网金融风控从业者大概是十几万,真正懂风控的,也就一两千人”,如果按照这个比例来算,大部分公司的风控模型,并不靠谱。

  “没有哪个公司的风控模型,可以拿来直接用,因为应用场景、用户群体、数据来源都会有差异”,通常建立公司数据模型的第一步,就是先拿竞争对手的模型来“跑一跑”,再根据实际的运转情况进行调整。

  通常还比较认可的鉴别标准是,风控模型的逾期率达到30%以上,模型失败;10%以内,基本合格;5%以内,模型已相当成功。

  比如,最简单的规则是:年龄20岁以下、60岁以上的用户不做。

  还有一些内容模型评分卡,比如,按照年龄段,20—25岁的一个积分,25—30岁一个积分;按照工资高低,工资3000—3500元一个积分,3500—4500一个积分,几个维度积分后,就做出来评分卡。

  这也意味着,行业没有统一的标准,只能“因地制宜”。

  这种不确定性,也导致行业模型的紊乱和无序。

  据业内资深从业人员透露,现在大部分风控模型的雏形,都是通过违规获取用户数据做到。

  “比如,安装这个APP时,如果是苹果手机,就会提示要读取用户通讯录,如果是安卓手机,连提示都没有”,该从业人员透露,获取通讯录数据,第一,是为了看是否认识“老赖”朋友,如果认识,风险就高;第二,是为了在你逾期后,给你的亲朋好友打电话,进行催收。

  这些“违规”手段,成了大部分风控模型的核心武器。

  实际上,一个完整的风控模型,需要两个部分:2007年,互联网金融行业刚刚兴起时,一个“信用模型”就可以应对;而如今,欺诈越来越多,“羊毛党”横行,“欺诈模型”变得越来越重要。

  而大数据风控,才是拯救风控行业的最大想象力。

  “数据不是越多越好,数据需要匹配贴合的人群,才能产生价值”。比如农村群体,央行的征信数据,可能是无效的,因为很多农民都没有信用卡;而淘宝和支付宝数据,也可能无效的,因为他们可能电脑都没有。

  对于农民的风控模型来说,可能婚姻子女、土地数据,反而是最有效的。


声明:中国注册风险管理师协会严格审核预从业风控行业人员,做到剔除“浑水摸鱼”者;但凡加入协会的学员,必须通过协会严格的三关考核,方可颁发中国注册风险管理师行业证书;中国注册风险管理师已经成为了从事风控相关行业的门槛证书。


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