金融风控服务

『壹』 互联网金融如何做风控

1，风险管理和风险控制。
风险管理：是指如何在项目或者企业在一定的风险的环境里，把风险减至最低的管理过程。它的基本程序包括风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评价等环节。
风险控制：是指风险管理者采取各种措施和方法,消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或者减少风险事件发生时造成的损失。所以其实风险控制是风险管理中的一个环节。
2，互联网如何做好风控：
（1）首先，了解风控体系的建立是打算以哪种形态存在？线上审核、线下审核还是线上线下结合模式？首先不太建议纯线上风控审核，基本目前市场还是要以线上评分机制与线下风控结合为主，如果纯线上风控审核，对于风控而言难度还是相当大的，那么真实性、道德风险、合规性等都需要防范的，一旦投资者的资金出现问题，止损难度和费用都会相应增加，纯服务平台，是否承垫付投资人损失，那么对平台会有相当大的预期风险，如果不承诺垫付，那么市场投资者的粘合度、信任度等问题就需要解决，对于互联网金融平台发展势必会受阻，需要承受的是长期的市场适应能力，当然也不排除有些：非结构化产品特殊可行性模式；
（2）但是不得不说，互联网金融也是一种传统模式的颠覆，传统的金融模式：投资者、服务平台（P2P）、融资者，对于一端的投资来分析，互联网金融公司，是一个快捷有效的一个投资方式，操作的安全性、可控性、稳定性比较重要了；对于另一端借款分析，是否会有信用风险和道德风险出现，对于一个金融企业来说就至关重要，还是一个‘风控点’的问题。
（3）然后公司应考虑进入市场方向、目标客户群体，打算以金融产品为市场导向，再去考虑风控掌握方向，先要把战略目标确定了，才能去确定有效的风控体系建立、市场推广方向等，现在就有很多家互联网背景的公司，他们的风控方向，目标人群是明确的，当然他们的互联网背景，也为他们带来了很多的优势，就是多年的用户和商户的数据累计，可以明确的进行数据分析、轨迹消费习惯测算，O2O供应链环节把控、产业链上下游控制等等的防范措施，这就是他们的风控把握明确方向。

『贰』 供应链金融风控系统流程是怎样的

供应链金融风控系统流程是怎样的呢？依据我们供应链金融风控系统的开发经验，下面来为大家进行介绍。
前期准备
拿到足够多的数据做支撑
做足够灵活的分析平台去分析数据
产出风险事件进行阻拦风险
量化风险拦截的价值和不断分析案例进行策略优化
风控技术评估研究
日志选择：以增量日志方式记录存储，hadoop或spark做分析，集群同步到客户端机器上，做同步策略，不同纬度的数据做统计加工计算。
实时监控：监控在每一个环节的交易量和高风险操作，做阀值报警，以默认的规则做处理。
dns防范：防止http对dns的拦截，手动纪录中断被拦截掉的交易流，转向存储中心系统做处理给予用户提示。
报警提醒：在发生重大灾难的同时需要有一套完善的体系提醒风控人员近入作战，以短信或电话的形式发起通知给用户。
数据灾难：数据的历史纪录应该有完整的备库纪录，这种操作不是必须的但是必要的，防止管理员因为误操作导致的数据灾难不容小视，启东应急方案进行恢复。
日志选择：需要在原有基础上做集群数据分析后，统一有一个入口的分析平台做汇总，对不同维度的计算规则做排重，这里我们可以使用elk的方式把数据清洗完成后，做相关的分析调研，实时读库的方式不可取，增量数据库只保留历史的数据，可以对时间做相关的约定，查询的平台统一做相关的调控。
方案的选择和实施

针对现在的数据规则，需要对现有的各方数据做分析指标，做数据仓库，从不同的数据中计算对应的需要风控形成各种渠道的报表数据。如何通过查询海量的历史数据来支撑规则的运算，从分析的角度来看，又是一个IO密集型的应用；利用OLTP（online transaction processing ）和OLAP（online analytical processing）做相关的维度计算，主要针对用户、功能、数据片、存储空间、DB设计来做维度计算和方案的优化调整。

大到用hadoop做数据集群算法分析，也可以用spark、storm来做。
简而言之就是分布式框架，那么什么是分布式框架？

分布式计算框架实现了什么？简而言之，基于分布式计算框架的应用，就是一个分布式的应用；那么分布式的应用解决了什么问题？简而言之，就是将请求处理的业务逻辑和所需资源合理地分布到N台服务器上，这里就不在过多介绍。
基于C/S模式的原理，从client到server端的应用，采集需要的数据。Server之间通讯是有开销的，只不过这个开销是MS级的。系统在定位也是基于百万级的应用。
以分层的概念，针对每部的风控模块，需要在特定的时间做调整。缓存的应用：如果是历史级别的数据，可以采用redis、cache来做，防止减少对于I/O的读写操作，减少存储压力的开销。基于款时间的维度对应的风控系统计算，需要我们在处理的同时考虑数据的节点，分批次处理。对于变化多端的数据，建议利用高可用性能存储设计，基于DB设计即可，数据结构要基于范式(NF)设计，不可有冗余免得频繁返工。
数据分离的优先选择
数据库读写分离机制：在初期，风控系统一般都极为简单，此时侯一般通过数据库主从复制/读写分离/Sharding（或slave进行）等机制来保证交易系统的数据库和风控系统数据的同步及读写分离。风控系统对所需要的客户/账户数据、交易数据一般都只进行读操作。

缓存/内存数据库机制：不管是交易系统还是风控系统，高效的缓存系统是提升性能的大杀器，一般会把频繁使用的数据存放到Redis等缓存系统中。例如对风控系统，包括诸如风控规则、风控案例库、中间结果集、黑白名单、预处理结果等数据；对交易系统而言，包括诸如交易参数、计费模板、清结算规则、分润规则、银行路由策略等。对一些高频交易中，基于性能考虑，会采用内存数据库（一般会结合SSD硬盘）。
RPC/SOA架构：要降低交易系统和风控系统的耦合度，在初期系统服务较少的情况下，一般直接采用RabbitMQ/ActiveMQ之类的消息中间件或RPC方式来实现系统间服务的调用。如果系统服务较多，存在服务治理问题，会采用Dubbo之类的SOA中间件来实现系统服务调用，这个期间我们需要支持用异步消息完成rabbitMQ的消息的push/pull处理机制来处理违规数据和异常数据提取。

『叁』 大数据金融风控系统有哪些

主要场景有：P2P 、 小贷 、 现金贷 、 分期 、 第三方支付 、 汽车消费金融风控等等 目前国内大数据风控领域做的比较好的企业有通付盾等企业。

『肆』 金融行业的风控主要的核心是什么

由于广大农村地区的情况比较复杂，又受小农经济背景影响深远。历史原因导致农村地区没有合适的抵押物。所以发展农村金融存在一定的困难。诸多入驻农村的金融机构都面临农村金融风控问题。不同金融机构应对风控问题的方法也不同，都要仔细分析，农村金融的风控其实有三个关键点，掌握了这三个点，就能够有效的把控风险，做好了才能真正的控制风险。
一、风险处置
有信用的存在就相应的有风险控制，对于三农领域的风险一般就是变现处置。农民朋友手里可以质押的只有土地，而土地对金融机构又没有实际的用处，而可以变换思维把土地质押给农业大户，一旦出现坏账即可流转到农业大户来处理。所以，风险处置的位置和变现能力，也很关键。
二、信息透力
由于农村地区自身存在的问题，信息不对称，信息缺乏等问题。导致很多金融机构的信息透力很差，在三农金融链条中，谁掌握信息越多、谁越能够承担风险或者控制风险。所以控制风险的前提是先掌握更多的信息，越透明越好，这个操作会存在很大难度，但也是必然的发展形势。
三、产业链位置
要获得信用，农户和合作社、农场就要要参与到大型涉农企业的价值链条中，参与到这些核心企业的价值链条中，你就有了信息流或者资金流，或者商品流。这样就可能是因为往来的数据和交易，获得了产业链里面的信用。

『伍』 开发金融行业风控系统的公司哪些靠谱

开发金融行业风控系统的公司哪些靠谱

就现阶段的发展情况而言，大数据风控已成为诸多金融企业发展的核心竞争力，一些初具规模的企业也都开始大力布局风控技术。与此同时，还涌现出了不少做大数据风控技术的服务商，推出了相关的风控体系，引得不少资本青睐。

那么，何为“大数据风控技术”呢？以网络为例，其通过人工智能、用户画像、账号安全、精准建模等技术，来扩大征信范围，快速迭代风控模型识别用户信用等级，种种这些举措，我们都可将之理解为“大数据风控技术”。

那么做大数据风控技术的软件开发公司又有哪些呢？在金融领域里，其自主研发的金融应用产品如互联网金融系统或供应链金融系统，都实施了大数据风控手段，接入了多方征信源进行了基于大数据的风险管控，助力企业安全高效开展金融业务。

在这瞬息万变的互联网市场中，企业只有选择利用风控技术护航的软件开发公司，才能够具备极大的优势，并以此作为支撑，保证平台和用户的安全，进一步推动业务的安全发展，在市场中占据一席之地。

『陆』 汽车金融风控应该怎么做

对于汽车融资租赁公司来说风控最重要的是能够通过软硬件结合实现智能的“反欺诈”。

1、车贷征信风控：车贷征信风控分为对人的征信和对车的征信，对人的征信除了弓|用央行征信数据以外，还需收集个人职业、收入、住所、资产以及亲属等数据维度，从而生成极具参考性的个人信用评估报告，在此基础上判定贷款人是都具备贷款资格，预防因个人征信不足，贷款者无还款诚信，所造成的车贷风险；对车的征信则需引用和建立车辆黑白名单数据库，在此基础上决定车辆是否具备贷款资格，预防黑名单车辆抵押、一车多贷等风险。

『柒』 金融风控人员应具备哪些素质

1 各个行业动态情况及相关知识；
2 财务分析能力，特别是针对各审查项目不同有针对性地进行分析；
3 分析能力和文字组织能力；
4 最好有相关从业经验，经理各行业经济周期；
5较好的应变能力。

『捌』 大数据金融风控解决方案哪些公司可以提供

我们就是可以的，大数据风控即大数据风险控制，是指利用数据分析和模型进行风险评估，为金融行业和个人用户提供全方位的安全保障。
大数据风控流程的建立主要分为四个阶段：数据收集、数据建模、构建客户评分体系及监测分析。收集到海量数据后，需经过大量的清洗、探索与抽样，运用灵活策略来交叉匹配并综合分析，构建出客户评分体系。
基于先进的风控分析模型，以及准确、稳定、实时更新的丰富数据源，利用精密算法和灵活策略进行综合高效的监测分析，保障业务平台健康稳定运行。

『玖』 金融风控系统如何

告诉你一下，金融风控系统指的是金融科技公司输出的一套数据和风控系统，系统的目的是通过整合外部和内部数据，通过决策引擎和模型建立，帮助客户接入风控数据、配置风控规则、输出风控建议、从而达到优化风控结果的一套系统。阿尔法象强调金融技术与业务场景的深度融合，帮助金融机构实现以数据驱动的风险管控、精准营销和运营优化。