贷前环节的风险管理，主要包括欺诈风险和信用风险的控制，主要应用于筛选目标服务客群，区分好、坏
客户，贷前策略模块主要包括如下几类。
即验证" 你就是你”，比如身份证信息验证，人脸信息验证、银行卡四要素验证、运营商三要素验证等。
在验证完借贷人基础信息后，风控贷前流程才会进入准入策略模块。
作为金融借贷机构评估借款人能否有机会取得授信的第一道门槛，主要分为
年龄准入、地区准入、行业准入、资质准入以及其他。
准入规则的根本设定原则是基于监管和金融机构产品政策性导向。且规则属性全部为强拒绝规则，借款人只要不满足任意一条准入规则，金融贷款机构就不会给予授信。
主要筛选欺诈人群，根据欺诈主体的不同大致分为
第一方欺诈和第三方欺诈。
制定欺诈策略主要可以从
欺诈身份识别、欺诈行为识别、关联欺诈团伙欺诈
这几个类别方向。
金融机构中，黑名单的来源一般有自建和外部引用两种。
对于业务初期的金融机构通常调用三方数据接口查询黑名单客户，同时在自家展业过程中，通过贷后管理逐渐补充、完善自家黑名单库。
黑名单库：
是每个公司内部积累的名单数据，这些数据主要是为了防止已经认定的非可靠人群进行借贷。
黑名单在设计的时候有一个注意点：黑名单有入库操作，也要有加黑时间以及出库操作，因为并不是所有的黑名单都一成不变的。
白名单可以定义为，通过金融机构内部现有数据判断的“好客户”，或者经过一系列规则挖掘分析得出的“好客户”，由他们组成的借贷优质名单。
名单内的客户可以走差异化的审批，比如说“绿色通道”。
那白名单有什么好处呢，其实最大的好处就是提高了优质客户在平台的粘性，提高了矩阵产品的用户数量（降低获客成本），当然对于白名单客户有一部分不需要再去查外部数据源，数据成本下降。
如何筛选白名单呢？筛选白名单我们可以通过
联合建模、内部数据探索、引入外部数据匹配
这几种筛选白名单的策略进行筛选。
信用判断策略相对于准入规则、欺诈判断、黑名单规则，精准的风险识别相对较难。
策略的使用也相应灵活，通常是在一个策略节点上多条策略规则组合判断。从策略类型上讲可以分为：
基础硬规则类，逾期类、负债类、评分卡。
以上内容参考：
《
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