風控是互聯網金融的核心。大數據、人工智能、機器學習、區塊鏈……這些詞在近年來的互聯網風控領域頻繁出現?；ヂ摼W金融行業所利用的風控方法，最終希望達到的效果是：不斷從申請人的生活軌跡中挖掘并提煉有信貸價值的數據，在持續簡化客戶申請體驗的同時，豐富客戶的畫像維度，以此達到越來越精準的風險識別力。
互聯網消費金融領域有不同的場景細分，目前也已經有不少產品在覆蓋，涵蓋了3C、教育、旅游、汽車、醫美等各個領域。星計劃是一款專注于醫美消費場景，為年輕女性群體提供消費分期服務的APP。醫美場景相比于其他獲客場景來說，人群有其特殊性，以女性為主，通常占比能達到90%以上， 18-35的年輕女性居多，整形美容的消費需求導致單均通常超過了1萬，消費的是這個服務本身，這些特征形成了醫美分期獨特的人群特點和風控要點。
風控主要從還款意愿和還款能力兩方面入手。在還款意愿上，由年輕女性為主導的醫美行業，有著天然的場景優勢。她們愿意為變美買單，關鍵點在于確保她們真實享受了相對好的醫療美容服務。針對這一需求，星計劃在一開始就選擇了行業頂級的醫美機構進行合作，確?？蛻粝硎艿氖切袠I內領先的醫美服務。再者，在客戶申請審核上，有別于目前業內的醫美分期平臺審核的做法，星計劃獨創地聘用了一些醫美行業從業者，對每一位客戶的面容和整容項目進行審核，判斷其項目的真實合理性，從更好的醫院和更真實的需求兩個維度入手，使星計劃壞賬率相對較低，風控水平處于行業領先地位。
相對來說，還款能力的把控從方法論到數據收集層面都比較成熟。從服務于藍領3C消費場景切向醫美場景，業務上是新的，后臺審核判斷能力其實是一個完全復用和升級的過程。藍領相對來說信息更薄一些，能夠做到對藍領的嚴格審核，其實已經對后臺的審核流設計、審核模型策略提出了相當高的要求。所以簡單說從藍領消費場景切換到醫美消費場景風控上是一個由難到易的過程，需要的是對行業的深入了解和定制化的改造。
星計劃首席風控官朱君坦言： “一個場景的風控做的好不好，取決于你對他了解的深度是否足夠，對你的客戶是否了解(KYC：know your customer)，對你的中間商是否了解(KYI：know your intermediary)。”星計劃通過貸前、貸中、貸后各個環節不斷地增加觸點去了解相關角色來提升對這個業務的認知。如在貸前，通過對醫院、醫生的資格較為細致地審核和準入，來控制合作商的質量;在貸中，選擇性的在一些醫院派駐點人員，了解市場，甄別客戶，協助審核;在貸后，對客戶進行及時回訪，了解并咨詢客戶的手術情況，這樣既是對貸款質量的監控，也能一定程度上對醫院質量進行把關，以期提早發現風險隱憂，防范于未然。
