風控是互聯網金融的核心。 大資料、人工智慧、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。 互聯網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並提煉有信貸價值的資料， 在持續簡化客戶申請體驗的同時， 豐富客戶的畫像維度， 以此達到越來越精准的風險識別力。
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、旅遊、汽車、醫美等各個領域。 星計畫是一款專注於醫美消費場景， 為年輕女性群體提供消費分期服務的APP。
風控主要從還款意願和還款能力兩方面入手。 在還款意願上， 由年輕女性為主導的醫美行業， 有著天然的場景優勢。 她們願意為變美買單， 關鍵點在於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， 星計畫在一開始就選擇了行業頂級的醫美機構進行合作， 確保客戶享受的是行業內領先的醫美服務。 再者， 在客戶申請審核上， 有別於目前業內的醫美分期平臺審核的做法，
相對來說， 還款能力的把控從方法論到資料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， 後臺審核判斷能力其實是一個完全複用和升級的過程。 藍領相對來說資訊更薄一些， 能夠做到對藍領的嚴格審核， 其實已經對後臺的審核流設計、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，
星計畫首席風控官朱君坦言： “一個場景的風控做的好不好， 取決於你對他瞭解的深度是否足夠， 對你的客戶是否瞭解(KYC：know your customer)， 對你的中間商是否瞭解(KYI：know your intermediary)。 ”星計畫通過貸前、貸中、貸後各個環節不斷地增加觸點去瞭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、醫生的資格較為細緻地審核和准入， 來控制合作商的品質;在貸中， 選擇性的在一些醫院派駐點人員， 瞭解市場， 甄別客戶， 協助審核;在貸後， 對客戶進行及時回訪， 瞭解並諮詢客戶的手術情況， 這樣既是對貸款品質的監控， 也能一定程度上對醫院品質進行把關， 以期提早發現風險隱憂，