互联网金融如何做风控

『壹』 解密互联网金融都怎么做风控

互联网金融的风控手段主要是以大数据、第三方征信数据、申请材料真伪核实等方式进行的。

『贰』 互联网金融风控该怎么玩

互联网金融的合规性在逐年增强，这一点早已毋庸置疑，去年行业管理办法落地后，合规与稳健成为了平台发展新的代名词。在经历三年的粗放期后，市场里圈占市场、一方独大的扩大规模现象已不见踪影，而行业风险高发和是监管滞后带来的各种乱象层出不穷。“我家贷”认为，在完成了粗放到合规的华丽转型后，“风控”是互联网金融的核心，也是制胜的法宝，而风控能力的强弱与否主要体现在以下三个方面：1、平台前期的资质筛选能力；2、平台业务模式运营能力；3、平台后续风险控制能力。

『叁』 互联网金融借贷平台都怎么做风控的

中国互联网金融风控一般都是线下专业风控团队进行风控的，像精融汇，借款需求都是由专业风控团队把关，针对每个贷款客户，都会进行线下考察、资料审核、背景调查以及还款能力测试等，确保融资项目的真实可靠性，然后再移植至线上让投资人进行投资
再看看别人怎么说的。

『肆』 互联网金融产品如何利用大数据做风控

我们来看一下传统的信贷风控模式，贷前，贷中，贷后三部分中最看重的是贷前，而对贷中贷后并不是非常注重。而这样的思想在互联网金融上是绝对要不得的。互联网金融的客户什么牛鬼蛇神都有，其降低风险的主要手段其实并不是完善而大量的数据收集、统计和分析。而是风险的分摊。这也是金融行业最简单的贷款风险控制手段。如果我做十笔就可能会亏一笔，那我每九笔的利润至少要能摊平这一次的亏损。大数据的使用对于确定盈亏出清利率提供了相对合理的手段。似乎这样就已经可以了？只要事先选择合理的利率和合适客户就解决问题了？可惜事实总比你想的更奇葩。数据是靠谱的，分析却可以不靠谱，人却可以更不靠谱，这点我不多说，大家都明白。互联网的大数据在这一点上是比不上传统的信贷风控手段的。那位和我聊天的老师在这一点上说的很有意思。他说，互联网金融做的客户，多半是银行不想做不愿做的，它们只是捡了别人不要的东西，哪天银行真想要了，买来就是。诚然这里面多少有些一厢情愿，不过前半句倒是事实。从一开始，互联网金融就选择了传统信贷所难以下手的市场。谨记这点便引出了为什么我要在前面说，互联网金融绝对不能放松贷中和贷后的风控。而恰巧，大数据能帮互联网金融做到的最棒的部分，还就是贷中和贷后。关于贷中管理，这位老师讲了一个很有意思的案例。他提到有某家金融机构，使用大数据监控某个区域内企业的流水，如果某段时间流水出现了异常，那么他们就会派人去调查具体发生了什么事。

『伍』 互联网金融风控模型一般是如何搭建的

风控模型是在良好的建立风控体系、风控评定方式、评分机制等基础上，进行有效的数据分析及评分体系，就是建立常用的风控模型方式。目前来看，国内的互联网金融平台搭建风控模型主要有两种方式：一是自己搭建，二是直接使用三方供应商。比如目前互联网金融公司广泛使用的杭州同盾的风控产品和服务。当然，更多的互联网金融公司都会选择将两者结合起来，优化模型，提升效果。

『陆』 互联网金融风控怎么做

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。

『柒』 互联网金融大数据风控到底怎么玩

互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络已及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。做好互联网金融，要立足于三个基本点:平台、数据、金融。而在这其中，大数据，作为连接平台、用户、金融等方面的工具，有着举足轻重的意义。
由于互联网金融涉及广泛、囊括多个领域，各领域的风控策略也不尽相同，不能一概而论，下面就大数据风控在互联网金融领域的运用做一个大致的分类和解析。

首先，如何理解大数据风控
大数据风控的有效性除了强调数据的海量外，更重要的在于用于风控的数据的广度和深度。其中：
数据的广度：指用于风控的数据源多样化，任何互联网金融企业并不能指望依据单一的海量数据就解决风控问题，正如在传统金融风控中强调的“交叉验证”的原则一样，应当通过多样化的数据来交叉验证风险模型。互联网金融的风控策略也如此，可能对同一风险事件采用了多种策略。
数据的深度：指用于风控的数据应当基于某个垂直领域真实业务场景及过程完整记录，从而保证数据能够还原真实的业务过程逻辑。例如，很多第三方支付平台有丰富的真实交易记录，但由于大部分场景下无法获取交易商品的详细信息及用户身份，在用于风控时候价值大打折扣，因而数据的完整性和垂直深度很重要。

互联网金融产品如何利用大数据做风控，大致有以下一些分类和方向：
1、基于某类特定目标人群、特定行业、商圈等做风控。由于针对特定人员、行业、商圈等垂直目标做深耕，较为容易建对应的风险点及风控策略。
例如： 针对大学生的消费贷，主要针对大学生人群的特征
针对农业机具行业的融资担保。
针对批发市场商圈的信贷。

2、基于自有平台身份数据、历史交易数据、支付数据、信用数据、行为数据、黑名单/白名单等数据做风控。
>>>>身份数据：实名认证信息（姓名、身份证号、手机号、银行卡、单位、职位）、行业、家庭住址、单位地址、关系圈等等。
>>>>交易数据/支付数据：例如B2C/B2B/C2C电商平台的交易数据，P2P平台的借款、投资的交易数据等。
>>>>信用数据：例如P2P平台借款、还款等行为累积形成的信用数据，电商平台根据交易行为形成的信用数据及信用分（京东白条、支付宝花呗），SNS平台的信用数据。
>>>>行为数据：例如电商的购买行为、互动行为、实名认证行为（例如类似新浪微博单位认证及好友认证）、修改资料（例如修改家庭及单位住址，通过更换频率来确认职业稳定性）。
>>>>黑名单/白名单：信用卡黑名单、账户白名单等。

3、基于第三方平台服务及数据做风控 互联网征信平台（非人行征信）、行业联盟共享数据（例如小贷联盟、P2P联盟） FICO服务、Retail Decisions(ReD)、Maxmind服务。

>>>>IP地址库、代理服务器、盗卡/伪卡数据库、恶意网址库等；
>>>>舆情监控及趋势、口碑服务。诸如宏观政策、行业趋势及个体案例的分析等等

4、基于传统行业数据做风控 人行征信、工商、税务、房管、法院、公安、金融机构、车管所、电信、公共事业（水电煤）等传统行业数据。

5、线下实地尽职调查数据
包括自建风控团队做线下尽职调查模式以及与小贷公司、典当、第三方信用管理公司等传统线下企业合作做风控的模式。线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。


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『捌』 互联网金融风控体系是如何搭建的

从技术的角度来讲，互联网金融风控体系的搭建需要配置相应的人员，搭建技术体系，设置流程，配置规则和模型等等。从方式方法上来讲，有直接自己搭建的，也有直接采用第三方风控体系的，这主要看平台的大小和自身的需求。不过从目前来看，大多数的公司都选择了两者的结合，即在自建风控体系的同时，选择三方反欺诈供应商如杭州同盾科技的合作。

『玖』 优秀的互联网金融公司，是怎么玩大数据风控的

这方面淘宝是最的最棒的，其次是腾讯做的野蛮好的，之后是网络以及360在紧跟其后！
说白了是你生活中只要跟消费相关的信息都收集分析，之后会有一个风险比对。、
这个就算我们知道了也做不到，但是可以借助蚂蚁芝麻信用来做验证风控即可！

『拾』 互联网金融如何做好风控，众位大佬有话说

做风控，首先当然要有专业的风控团体了！