第782章

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正是因为放款量日增，因此，公司急切需要一个更健全的风控团队来给公司的贷款业务进行“把关”。

公司对于这个风控团队建设非常重视，计划中的团队规模也很大，目标是组建一个40人左右的团队。

人力资源经理一边说，一边带着何明辉走进了工作区，伸手指向一片新装修出来的明亮区域，七八排座位上零零落落地坐着几个人。如果顺利的话，不出一个月，这些空位置就将填满。

何明辉正式入职那天，华经理正好不在，负责向他介绍具体业务的是一个名叫周奇的男生，他个子不高，但说话速度很快，谈起技术来滔滔不绝，颇有极客风范。

他告诉何明辉，他读大学的时候学的是计算机视觉方向，如今改做了金融风控，虽然技术不尽相同，但完全能够对付。

对于何明辉来说，除了熟悉小额贷款在技术层面的工作外，还要了解其它内情，毕竟他是带着任务来的。

第929章小额贷款公司的风控

何明辉入职才一周，公司风控部的规模果然迅速扩大，几乎每天都有新的面孔加入进来。

华经理每周都会召开整个部门会议。会议室里的人群从最开始的稀稀拉拉到满满当当。最后，居然一张大会议桌周围已经坐不下了，一群人就围着站在后面。

何明辉发现小贷行业的风控这一行，技术上基本靠机器学习来完成。虽然算法多且复杂，但原理解释起来却很简单。

公司有一大批贷款客户的数据，包括收支状况、银行流水、短信往来、手机通讯等等，再综合上贷款表现，打成一个大的数据包，塞进技术人员开发的数学模型里。

根据数学模型从这批数据中“学习”到的经验，来判断每一个新用户的逾期概率。如何保证这个数学模型的判断准确，就是风控部的基本工作。

本来的话，如果严格按照这个模型来进行把关的话，产生坏帐、逾期的概率比较低，只是公司管理层认为当前的贷款通过率还是不高，不利于推广和“起量”，因此要求风控部降低风控门槛。

何明辉的工作是负责把大量的原始数据清洗、分类、处理并挑选出相关性强的特征数据交给模型组的同事。

当然，何明辉除了熟悉小额贷款在技术层面的工作外，还要了解其它内情，毕竟他是带着任务来的。

这家“易金贷”公司提供1000-200000元数额不等的贷款，贷款的期限从7天至二年各种灵活的期限。