刚开始做跨境风控，你会发现我们经常所说的“土耳其”大骗子并不是一句玩笑话。所有的经验都是通过一定的数据反馈出来的。不是说我们人为的进行地区，人种等诋毁。你是因为一定规律才会导出一个结论。而当这个结论“满城风雨”的时候，那就真的代表问题所在。
随后转做国内流行的商户风控。与跨境相比，商户风控流程上更加复杂些，但原理想通。你会更加关注商户的“套利”现象。进而从不同维度去监控拦截。目前来讲国内还没有一套完整的关于第三方平台或者自营的to B,to C风控系统可以直接使用。所以在系统结构、技术上需要建模师去建立包括关联系统等在内的模型。
风控是制动器，同时又是润滑剂。结果导向要跟着公司整体战略政策走，这是毋庸置疑的。针对风险事件，我们及时给予制动，但同时促销，给行业树信登公司行为，又会直接影响到你原本设定的风控结果操作。面对外行的指责无原则，你其实更懂什么叫张弛有度。但整体上来说，我们是要刹车>惯性。点在“控”身上。
做风控是一种什么样的体验？
我个人觉得就是反人类，我认识的绝大多数人，做过多年风控的人，都会有一些职业病。
那就是对于所有人都会保持怀疑的态度，任何事情都会喜欢交叉检验。
因为贷款所放出的就是钱，我们会考虑到所有的因为客户企业本身，客户的道德情况，口碑，客户可能出现的任何违约情况，所以对于人性，是会有很多怀疑。
我12年开始做风控，接触了大量的中小企业家，听着这些老板神吹海聊，也是一件非常有意思的事情，然后被动的会了解很多行业，了解行业的上下游情况，了解企业如何盈利，成本，了解老板到发家史，然后就是通过企业财务报表了解企业实际的情况。
而这些经历会极大的帮助个人的成长，对于这个世界，对于企业，对于人性，对于各种老板，了解他们真正的生活状态，了解他们到发家史，基本上大多数行业对我来说都不是在神秘。
风控几年，经过数百上千的企业，也看到过不少身价上亿的老板，被人逼的跑路跳楼，也看到过开着800万宾利慕尚的老板，却拿不出5万出来还贷款。这种人生经历，使得人能够更加沉重。
风控作为金融企业的核心，承担起了非常重要的角色。其涉及到的工作包括业务审查、风险监测以及业务综合管理。首先，需要风控的企业分为很多种，银行、小额贷款公司、互联网金融企业等等；其次，风控的方向也有很多种，审查、数据分析、建模或者是做产品等等。
1、风控人
在风控人的基础素质中，你必须具备的一个能力是，在非常短的时间内，熟悉和了解一家企业，甚至是一个行业。这对一名风控人的要求有多高呢？举个例子，今天突然上报了一笔“两权”抵押贷款，作为国家正在试点，还未正式发文的贷款政策，我们能查阅的案例和法律制度都非常有限。而农业本身是一个非常广的行业，申请“两权”抵押贷款的客户，可能从事的是柑橘种植，也可能是生猪圈养，我们根本很难做到提前对这些每个行业都非常了解。所以，要求我们必须具备短时间，快速了解一个行业的本领，甚至，我们所抓住的核心，是一直从事这些行业中的人，都没有发现的风险。就以房地产行业为例，前几年，房地产行情大好之时，我们经常看到很多房地产开发商，囤地不开工，坐等地价上涨。然而，根据我国《闲置土地处置办法》，土地闲置满两年，政府是有权无偿收回的。这些风险，你会在研究这个行业的时候，通通挖掘出来。
这里科普一下，“两权”抵押贷款，是指农村承包土地的经营权和农民住房财产权，是国家试点的最新信贷政策，目前尚未在全国推广。
所以，在做风控的期间，只要你愿意去学习、愿意去积累，你可以在很短的时间，对一个行业有深刻的了解，对这些行业中的企业也了如指掌。你能够通过不断的积累，沉淀非常多的知识，无论你谈到哪个行业，你都能马上道出其行业的风险和当前的现状，以及行业的盈利水平，以及企业的运行模式。
2、风控阶段
第一点中提到的是做风控最初级的阶段，也是积累经验和能力的重要阶段。当我们的知识储备达到一个全新的层次，我们需要追求的就是风控的第二个阶段，做风险监测。说实话，大数据风控为我们提供了一个非常好的工具，让计算机帮我们去识别风险和监测风险。减少了人为风控的主观性和道德风险。但是，即使再过10年，大数据风控也很难取代一个有经验的风控人对一笔贷款的风险监测能力。
举个例子，同样一笔贷款，通过大数据分析得出的结论，可能贷款客户和为该笔贷款提供担保的客户，不存在关联关系。但是，经过风控人员对蛛丝马迹的剥丝抽茧，发现，担保人中的一个股东和贷款客户中的一个股东是亲属关系，并且此二人在两家公司都是大股东。但是，在业务上，确实没有发生过关联。这是目前，我们利用计算机还无法办到的。当然，随着我们数据的完善和算法的优化，我们利用大数据的风控手段，可能会达到这一步，甚至更为先进，但是这一切还不是今天。这在下面一点，我会讲到。
所以，一个有经验的风控人，甚至在看完一笔贷款的基础资料后，就能对该笔贷款有一个大致的印象，能做或者风控巨大要控制，心中都能有大概的想法，再通过蛛丝马迹，去验证，其实风控就像是游戏“找茬”，是站在企业角度规避风险，找出贷款的风险隐患。
如果，你能够达到这一步，恭喜，你已经是一名优秀的风控人了。
但是，同时，做到这一步的风控人会有一个职业病——对很多事物都会持怀疑态度，直到找到证据，证明其合理性。关于这个职业病的好处也有，不容易被骗，而且对待事物都有自己明确的观点，不容易模棱两可。
3、风控能力
关于风控人的综合能力，一方面是对已有的贷款客户进行分析，也就是我们常说的数据处理能力，统计分析能力。最近两年衍生出了一个很多的风控岗位：风控建模。
这就涉及到，我在第二点中提到的，大数据疯狂的崛起。风控建模，一般要求是具有一定风控经验，并且有比较扎实的编程基础和统计知识的综合性人才进行担任。
强大如阿里巴巴、百度、腾讯等，都在开始布局大数据风控，芝麻信用推出的芝麻信用分，腾讯信用分等等，其使用的信用评分体系，其实就是大数据风控的一次成熟的商业运用。在未来的数年时间中，更优的风控模型，风控算法会不断迭代生产，不断优化更新，直至如同阿尔法狗一样，超越大多数围棋高手。
到这一步时，既是风控行业的机遇，也是风控人的挑战，如果不能更新自身的价值和综合能力，迟早会被人工智能所淘汰。要想活下来，我们必须掌握计算机达不到的一种方式，就是复合能力，我们目前的程序包括未来的程序，算法与算法，模型与模型间要想建立起桥梁，打通关节，是很困难的，但是人却可以，我们可以成为两种人：第一种是制造算法和模型的人才；第二种是每个领域都有所涉及，都能复合的人才。在未来的风控大数据体系建设过程中，唯有此二种人才不会被淘汰。