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个人信贷创新模式以黑马姿态闯入市场，但这些创新业务模式是否能够持续下去，寻找关键风险点，解决信息不对称仍是风险管理之根本。
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1．千人千面
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不断涌现出的创新个人信贷业务模式，多愿与互联网扯上关联。抛开互联网、大数据的舆论热度不谈，还有一个很重要的原因，就是互联网的受众群体数量巨大，潜在的客户群体非常庞大。这使得以互联网为渠道，可能触达到更多的客户，从而改变传统银行的获客方式。
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以P2P模式为例，目前各大P2P平台通过互联网获取理财人资金的一端，基本上已经由事实证明了没有太大问题。受到国内理财市场投资品种较为单一的影响，为了资产的保值增值，理财人会将自有资金投入到相对来说透明、安全的P2P平台，以换取高于银行理财产品收益水平的投资回报。但在借款人一端，对于通过纯网络渠道获客的方式仍然在进行各种探索。这其中有两种方式，一种是实现批量的引入客户，即通过与社交网络、运营商或其他平台合作，批量地获取具有某些共性的客户群体。基于这些客户群体的共性进行数据分析，制定特定的客户准入风险政策。由于是批量获取，获客成本低、效率高。另外一种方式即是利用网络的优势，触及不同区域、不同特性的客户。这些客户由于是开源性获取，各自具有不同的特点，很难有一套风险措施去覆盖全部客户。而对零售风险管理，是以模型为支撑的自动化管理过程，强调群体特征。因此，在开源获取客户的情况下，反而要关注群体的“个体性”，对于风险管理来说难度更大。
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2．欺诈问题
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个人信贷领域的各类创新模式的目标，无一例外地均追求便捷、高效的属性。而在提高管理效率的同时，如何能够保证甚至进一步提高风险管理的质量，是创新业务模式下风险管理的重要课题。
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以互联网贷款申请为例，提供便捷的产品申请通道，使得客户可以花费更少的时间成本，完成贷款申请的过程。网贷平台强调的是，只要你有一部可接入互联网的设备，只需操作几步，补充一些基本信息，就可以完成贷款申请的全过程。但是这种低门槛与低成本，也为造假者提供了极大的便利，使得不法分子可以几乎无成本地进行多次虚假申请，或是同时向多家金融企业进行申请，一旦有个别申请获批，就能够套取大量资金。这在一定程度上，有点类似于现在屡禁不止的诈骗电话，骗子采取录音电话的方式通过号段实现自动拨号，哪怕得手一次，也会给被骗人造成极大的损失。
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这种欺诈风险体现在两个方面，一是申请资料的造假，有了电脑与网络技术的帮助，申请资料的造假变得越来越容易，非现场管理下的反欺诈手段如果单纯沿用传统模式，将会很难识别造假资料。二是申请身份的造假，由于缺乏“面对面”核实身份的过程，申请人很容易通过盗取他人的身份信息与申请资料，伪冒他人身份获取到贷款。在这种情况下，不但金融机构损失了资金，也很有可能对被伪冒对象的生活带来恶劣的影响。
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3．客户生命周期考察
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在个人信贷的创新模式下，信贷过程越发简便、迅捷，信贷作业风控的不同环节之间的边界越发模糊，关注某一环节已经不能满足风险管理和客户价值提升的需求。客户生命周期的跟踪与考察不仅仅是风险管理的要求，也是价值提升、流失挽留的要求。
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互联网作为客户进入的通道，依托其特有的信息属性，可采取非现场的方式实现一部分风险识别与评估的工作，而线下的风险管理也并非完全失去了作用。风险管理与客户管理的O2O（online to offline），将互联网金融与传统现场风险管理相结合，线上＋线下的合纵连横，将会为风险识别提供更坚实的保障。
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但线上走入线下的管理难度很高。其一，体现在信息收集和使用的复杂性上；其二，体现在存量管理及逾期清收管理过程中的高成本上。对于信息收集和应用而言，互联网大数据和传统结构化数据的复合应用较为困难。由于数据更新频率、处理难度和稀疏程度的显著差异，关于大数据和传统数据如何结合尚未出现较为成熟的应用方案；另外，由于线上获客的方式轻易地打破了地理空间上的限制，使得创新金融的受众群体遍布全国各地，但线下服务能够覆盖的区域则受到显著限制，特别在逾期催收方面，地面催收部队将很难顾及区域过度分散的小额逾期账户，造成催收管理成本可能超过逾期可回收金额，使得金融机构不得不承担更高的违约逾期损失。
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4．信息安全
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互联网诞生以来，各类信息安全问题就一直引人关注。当今社会，信息网络已经支持了日常生产生活的诸多方面，网络数据涉及面之广、影响程度之大日益显著。从个人信息、社交数据到国家军事政治信息，都囊括于网络之中。某些重要的敏感信息引来了各种恶意攻击，包括信息窃取、数据篡改、计算机病毒等各种形式的数据盗用与破坏。创新金融模式依托于网络与移动技术，势必与信息安全、网络安全问题伴生。
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2011年底发生的以CSDN为首的众多国内知名互联网用户信息泄露事件就曾引起了公众的极大关注。国内最大的程序员社区CSDN上600万用户资料被公开，黑客公布的文件中包含有用户的邮箱账号和密码。而在国外，早在2005年美国最大的信用卡公司之一的万事达公司曾宣布，由于一个中间业务公司的安全漏洞导致万事达公司1 390万用户的银行资料泄露，算上其他种类的信用卡用户在内，这次泄密事件波及的持卡用户多达4 000万人，成为当时美国发生的最大规模信用卡用户信息泄密案。
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现在，互联网服务所提供的内容已经发展到社交、购物、金融交易等多个较为敏感的领域，且直接和金钱打交道，但网站安全的发展速度远没有追上其业务创新发展的速度。有些经营机构将大部分资金投入到日常运营中，尽管其经营的业务依托于互联网，但只有网站或数据库遭到攻击，吃过亏后，才意识到信息安全的重要性。也有些机构认为自己所拥有的用户数据并不核心，并不重视信息安全问题，殊不知在互联网高度发达的当下，用户的一个简单的电子邮箱即有可能关联出众多的信息，危害金融安全。
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当然，信息安全问题属于操作风险范畴，本书将不再对此展开详细分析，但信息安全对金融创新的威胁是不容忽视的。
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互联网信贷风险与大数据：如何开始互联网金融实践 第四节 风险管理是创新持续之本
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一、小额分散、规模经营
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个人信贷业务的显著特征有二：授信额度较小和规模经营。创新业务模式下，个人信贷业务仍无法脱离这两个显著特征。授信额度偏小，根源于个人信贷业务的目标客户群主要是单一消费者、个体工商户或小企业主，这样的客户群定位决定了用户的额度需求并不会很大；而且，从风险管理原则上，会遵循小额授信原则，并在客户结构上体现出分散性特征，比如地区分散性、行业多元性、客户多样性，避免过度授信造成的信用风险聚集。规模经营，源于个人信贷的受众群体广泛，需求者众多，而通过规模经营，能够有效降低运营成本。上述两个特征也是个人信贷可依据大数法则、采用评分卡进行管理的重要基础。
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以信用卡为例，现在已经很难想象，一张普通信用卡的申请需要客户奔走各方，开具各种证明材料，再等上一个多月，才能获得信用卡批复。多家银行都建立了互联网上的信用卡申请通道，简单到提交身份证明即可进行申请。这种简化，得益于数据和基于“大数定理”的风险计量模型的支持。信贷审查向风险计量管理的模式不断转变。
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大数定律（law of large numbers），又称“大数定理”，是一项统计学上的公理。该定律描述了当试验次数足够多时，事件出现的频率无穷接近于该事件发生的概率。该定律并不是经验规律，而是被严格证明了的定理。通俗地讲，大数定律描述了大量随机现象的平均结果具有稳定性，当样本量很大时，样本均值和真实均值会充分接近的情况。这一结论与中心极限定理一起，成为现代概率论、统计学、理论科学和社会科学的基石之一。
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