有人说风控的核心是最大限度降低风险。这是对的，正是为了降低风险，才会有保险产品， 才会有对冲基金之类的做法和产品。不过我们今天不说那么复杂，我们还是先从简单入手，就以贷款、放贷这个作为切入点谈风控。以小策的理解，风控的核心是数据和建模。
为什么这么说呢？
数据是核心中的核心
征信信息的来源更加丰富化，数据体系更加庞大，smart风控模型会收集信用主体多维度的用户信息来为信用等级评判做准备。如电话卡信息、身份证信息、法院信息、税务信息等，甚至日常生活中的所有跟商业扯得上关系的行为都可以被方便地记录下来，比如你交个电费，买个手表，甚至看个电影，在网络生态当中都会留下痕迹。同时smart华策自2007年起从事信贷业务至今已10年有余，目前在借款平台累积放款客户已达百万人，已拥有百万级数据库体量。这就使得smart华策在控制风险的过程当中，拥有大量通过信用主体自身的行为数据从而量化成数据信息，更准确的为信用主体构建用户行为画像。
建模是核心中的关键
有人要问，既然数据是核心中的核心，那是不是得到这些数据就行了呢？显然不是。数据只是一条线索，每一条单独的数据价值都不大。真正能让数据发挥价值的，还需要一套完善的数据分析体系，要为数据建立分析模型。
借用陈曦（小米金融首席风控官、信贷业务负责人）的话：“数据是基础，相当于我们做一道菜，食材是数据，厨师的本领体现在什么地方？那就是将摆在面前的食材做出一道美味可口的菜。”将得到的每一个数据都放进模型中，加上合适的调料使用正确的烹饪方式，将数据整合计算从而得出最终的结果。“当然，即便有很多食材，厨师的水平不行的话也做不出来。”
风险评分是风控模型的核心
smart华策风控团队利用累积多年行业经验，借助于全面多纬度的数据，精心打磨出“信贷风控联合建模”，配合实名认证、兴趣偏好、行为数据等，从多维度全方位对用户数据进行循环筛选、标记，从而确定信用主体的风险信用评分，提升客户信审风控流程速度，有效降低逾期率。
当然这个模型不是一次性就可以完善到位的，没有一个平台能保证模型设计出来，可以保证100%没有坏账，就像我们上学时候学的“无穷大”和“无穷小”一样，通过不断优化，我们可以无限接近100%，smart华策也会将模型持续不断的优化，利用从业者的经验积累和数据资源来更好地提升模型效率和精准度。数据是让分析尽可能精准的依据，模型是让数据尽可能科学的基础。数据足够多、维度足够全、模型足够科学，得出来的结论才足够接近事实，风险才真正可控。