金融風控服務

『壹』 互聯網金融如何做風控

1，風險管理和風險控制。
風險管理：是指如何在項目或者企業在一定的風險的環境里，把風險減至最低的管理過程。它的基本程序包括風險識別、風險估測、風險評價、風險控制和風險管理效果評價等環節。
風險控制：是指風險管理者採取各種措施和方法,消滅或減少風險事件發生的各種可能性,或者減少風險事件發生時造成的損失。所以其實風險控制是風險管理中的一個環節。
2，互聯網如何做好風控：
（1）首先，了解風控體系的建立是打算以哪種形態存在？線上審核、線下審核還是線上線下結合模式？首先不太建議純線上風控審核，基本目前市場還是要以線上評分機制與線下風控結合為主，如果純線上風控審核，對於風控而言難度還是相當大的，那麼真實性、道德風險、合規性等都需要防範的，一旦投資者的資金出現問題，止損難度和費用都會相應增加，純服務平台，是否承墊付投資人損失，那麼對平台會有相當大的預期風險，如果不承諾墊付，那麼市場投資者的粘合度、信任度等問題就需要解決，對於互聯網金融平台發展勢必會受阻，需要承受的是長期的市場適應能力，當然也不排除有些：非結構化產品特殊可行性模式；
（2）但是不得不說，互聯網金融也是一種傳統模式的顛覆，傳統的金融模式：投資者、服務平台（P2P）、融資者，對於一端的投資來分析，互聯網金融公司，是一個快捷有效的一個投資方式，操作的安全性、可控性、穩定性比較重要了；對於另一端借款分析，是否會有信用風險和道德風險出現，對於一個金融企業來說就至關重要，還是一個『風控點』的問題。
（3）然後公司應考慮進入市場方向、目標客戶群體，打算以金融產品為市場導向，再去考慮風控掌握方向，先要把戰略目標確定了，才能去確定有效的風控體系建立、市場推廣方向等，現在就有很多家互聯網背景的公司，他們的風控方向，目標人群是明確的，當然他們的互聯網背景，也為他們帶來了很多的優勢，就是多年的用戶和商戶的數據累計，可以明確的進行數據分析、軌跡消費習慣測算，O2O供應鏈環節把控、產業鏈上下游控制等等的防範措施，這就是他們的風控把握明確方向。

『貳』 供應鏈金融風控系統流程是怎樣的

供應鏈金融風控系統流程是怎樣的呢？依據我們供應鏈金融風控系統的開發經驗，下面來為大家進行介紹。
前期准備
拿到足夠多的數據做支撐
做足夠靈活的分析平台去分析數據
產出風險事件進行阻攔風險
量化風險攔截的價值和不斷分析案例進行策略優化
風控技術評估研究
日誌選擇：以增量日誌方式記錄存儲，hadoop或spark做分析，集群同步到客戶端機器上，做同步策略，不同緯度的數據做統計加工計算。
實時監控：監控在每一個環節的交易量和高風險操作，做閥值報警，以默認的規則做處理。
dns防範：防止http對dns的攔截，手動紀錄中斷被攔截掉的交易流，轉向存儲中心系統做處理給予用戶提示。
報警提醒：在發生重大災難的同時需要有一套完善的體系提醒風控人員近入作戰，以簡訊或電話的形式發起通知給用戶。
數據災難：數據的歷史紀錄應該有完整的備庫紀錄，這種操作不是必須的但是必要的，防止管理員因為誤操作導致的數據災難不容小視，啟東應急方案進行恢復。
日誌選擇：需要在原有基礎上做集群數據分析後，統一有一個入口的分析平台做匯總，對不同維度的計算規則做排重，這里我們可以使用elk的方式把數據清洗完成後，做相關的分析調研，實時讀庫的方式不可取，增量資料庫只保留歷史的數據，可以對時間做相關的約定，查詢的平台統一做相關的調控。
方案的選擇和實施

針對現在的數據規則，需要對現有的各方數據做分析指標，做數據倉庫，從不同的數據中計算對應的需要風控形成各種渠道的報表數據。如何通過查詢海量的歷史數據來支撐規則的運算，從分析的角度來看，又是一個IO密集型的應用；利用OLTP（online transaction processing ）和OLAP（online analytical processing）做相關的維度計算，主要針對用戶、功能、數據片、存儲空間、DB設計來做維度計算和方案的優化調整。

大到用hadoop做數據集群演算法分析，也可以用spark、storm來做。
簡而言之就是分布式框架，那麼什麼是分布式框架？

分布式計算框架實現了什麼？簡而言之，基於分布式計算框架的應用，就是一個分布式的應用；那麼分布式的應用解決了什麼問題？簡而言之，就是將請求處理的業務邏輯和所需資源合理地分布到N台伺服器上，這里就不在過多介紹。
基於C/S模式的原理，從client到server端的應用，採集需要的數據。Server之間通訊是有開銷的，只不過這個開銷是MS級的。系統在定位也是基於百萬級的應用。
以分層的概念，針對每部的風控模塊，需要在特定的時間做調整。緩存的應用：如果是歷史級別的數據，可以採用redis、cache來做，防止減少對於I/O的讀寫操作，減少存儲壓力的開銷。基於款時間的維度對應的風控系統計算，需要我們在處理的同時考慮數據的節點，分批次處理。對於變化多端的數據，建議利用高可用性能存儲設計，基於DB設計即可，數據結構要基於範式(NF)設計，不可有冗餘免得頻繁返工。
數據分離的優先選擇
資料庫讀寫分離機制：在初期，風控系統一般都極為簡單，此時侯一般通過資料庫主從復制/讀寫分離/Sharding（或slave進行）等機制來保證交易系統的資料庫和風控系統數據的同步及讀寫分離。風控系統對所需要的客戶/賬戶數據、交易數據一般都只進行讀操作。

緩存/內存資料庫機制：不管是交易系統還是風控系統，高效的緩存系統是提升性能的大殺器，一般會把頻繁使用的數據存放到Redis等緩存系統中。例如對風控系統，包括諸如風控規則、風控案例庫、中間結果集、黑白名單、預處理結果等數據；對交易系統而言，包括諸如交易參數、計費模板、清結算規則、分潤規則、銀行路由策略等。對一些高頻交易中，基於性能考慮，會採用內存資料庫（一般會結合SSD硬碟）。
RPC/SOA架構：要降低交易系統和風控系統的耦合度，在初期系統服務較少的情況下，一般直接採用RabbitMQ/ActiveMQ之類的消息中間件或RPC方式來實現系統間服務的調用。如果系統服務較多，存在服務治理問題，會採用Dubbo之類的SOA中間件來實現系統服務調用，這個期間我們需要支持用非同步消息完成rabbitMQ的消息的push/pull處理機制來處理違規數據和異常數據提取。

『叄』 大數據金融風控系統有哪些

主要場景有：P2P 、 小貸 、 現金貸 、 分期 、 第三方支付 、 汽車消費金融風控等等 目前國內大數據風控領域做的比較好的企業有通付盾等企業。

『肆』 金融行業的風控主要的核心是什麼

由於廣大農村地區的情況比較復雜，又受小農經濟背景影響深遠。歷史原因導致農村地區沒有合適的抵押物。所以發展農村金融存在一定的困難。諸多入駐農村的金融機構都面臨農村金融風控問題。不同金融機構應對風控問題的方法也不同，都要仔細分析，農村金融的風控其實有三個關鍵點，掌握了這三個點，就能夠有效的把控風險，做好了才能真正的控制風險。
一、風險處置
有信用的存在就相應的有風險控制，對於三農領域的風險一般就是變現處置。農民朋友手裡可以質押的只有土地，而土地對金融機構又沒有實際的用處，而可以變換思維把土地質押給農業大戶，一旦出現壞賬即可流轉到農業大戶來處理。所以，風險處置的位置和變現能力，也很關鍵。
二、信息透力
由於農村地區自身存在的問題，信息不對稱，信息缺乏等問題。導致很多金融機構的信息透力很差，在三農金融鏈條中，誰掌握信息越多、誰越能夠承擔風險或者控制風險。所以控制風險的前提是先掌握更多的信息，越透明越好，這個操作會存在很大難度，但也是必然的發展形勢。
三、產業鏈位置
要獲得信用，農戶和合作社、農場就要要參與到大型涉農企業的價值鏈條中，參與到這些核心企業的價值鏈條中，你就有了信息流或者資金流，或者商品流。這樣就可能是因為往來的數據和交易，獲得了產業鏈裡面的信用。

『伍』 開發金融行業風控系統的公司哪些靠譜

開發金融行業風控系統的公司哪些靠譜

就現階段的發展情況而言，大數據風控已成為諸多金融企業發展的核心競爭力，一些初具規模的企業也都開始大力布局風控技術。與此同時，還涌現出了不少做大數據風控技術的服務商，推出了相關的風控體系，引得不少資本青睞。

那麼，何為「大數據風控技術」呢？以網路為例，其通過人工智慧、用戶畫像、賬號安全、精準建模等技術，來擴大徵信范圍，快速迭代風控模型識別用戶信用等級，種種這些舉措，我們都可將之理解為「大數據風控技術」。

那麼做大數據風控技術的軟體開發公司又有哪些呢？在金融領域里，其自主研發的金融應用產品如互聯網金融系統或供應鏈金融系統，都實施了大數據風控手段，接入了多方徵信源進行了基於大數據的風險管控，助力企業安全高效開展金融業務。

在這瞬息萬變的互聯網市場中，企業只有選擇利用風控技術護航的軟體開發公司，才能夠具備極大的優勢，並以此作為支撐，保證平台和用戶的安全，進一步推動業務的安全發展，在市場中占據一席之地。

『陸』 汽車金融風控應該怎麼做

對於汽車融資租賃公司來說風控最重要的是能夠通過軟硬體結合實現智能的「反欺詐」。

1、車貸徵信風控：車貸徵信風控分為對人的徵信和對車的徵信，對人的徵信除了弓|用央行徵信數據以外，還需收集個人職業、收入、住所、資產以及親屬等數據維度，從而生成極具參考性的個人信用評估報告，在此基礎上判定貸款人是都具備貸款資格，預防因個人徵信不足，貸款者無還款誠信，所造成的車貸風險；對車的徵信則需引用和建立車輛黑白名單資料庫，在此基礎上決定車輛是否具備貸款資格，預防黑名單車輛抵押、一車多貸等風險。

『柒』 金融風控人員應具備哪些素質

1 各個行業動態情況及相關知識；
2 財務分析能力，特別是針對各審查項目不同有針對性地進行分析；
3 分析能力和文字組織能力；
4 最好有相關從業經驗，經理各行業經濟周期；
5較好的應變能力。

『捌』 大數據金融風控解決方案哪些公司可以提供

我們就是可以的，大數據風控即大數據風險控制，是指利用數據分析和模型進行風險評估，為金融行業和個人用戶提供全方位的安全保障。
大數據風控流程的建立主要分為四個階段：數據收集、數據建模、構建客戶評分體系及監測分析。收集到海量數據後，需經過大量的清洗、探索與抽樣，運用靈活策略來交叉匹配並綜合分析，構建出客戶評分體系。
基於先進的風控分析模型，以及准確、穩定、實時更新的豐富數據源，利用精密演算法和靈活策略進行綜合高效的監測分析，保障業務平台健康穩定運行。

『玖』 金融風控系統如何

告訴你一下，金融風控系統指的是金融科技公司輸出的一套數據和風控系統，系統的目的是通過整合外部和內部數據，通過決策引擎和模型建立，幫助客戶接入風控數據、配置風控規則、輸出風控建議、從而達到優化風控結果的一套系統。阿爾法象強調金融技術與業務場景的深度融合，幫助金融機構實現以數據驅動的風險管控、精準營銷和運營優化。