金融公司風控演算法

Ⅰ 優秀的互聯網金融公司，都是怎麼玩大數據風控的

現在一提起互聯網金融行業、Fintech領域，人工智慧、大數據風控的熱度就直線飆升。許多交易規模比較大的互聯網金融公司都在努力發展大數據風控技術，以構建提供普惠金融服務的能力。
那麼，這些優秀的互聯網金融公司，都是怎麼玩大數據風控的呢?
陸金所：KYC 2.0系統
精準判斷投資者的風險承受能力
陸金所自成立起就引進國際領先的第四代風險管理系統，借鑒平安集團經驗，形成了成熟的風險管理數據模型。其近日又推出了KYC 2.0系統，力求通過大數據技術、機器學習以及金融工程等方法，建立完整的互聯網財富管理平台投資者適當性管理體系，在資金端對投資者進行「精準畫像」，並提供智能推薦服務。
據了解，KYC2.0系統在原有的保守、穩健、平衡、成長、進取五大類型基礎上對投資者風險承受力評估結果進行量化，每位用戶都會獲得專屬的風險承受能力分值，又稱「堅果財智分」，對投資者風險承受能力的判斷更精準。
點評：量化數據信息，進行大數據建模。
風控最好的數據還是金融數據，例如年齡、收入、職業、學歷、資產、負債等信用數據，這些數據同信用相關度高，可以反映用戶的還款能力和還款意願，這些數據因子在風控模型中必不可少，權重也很高，是風險評估最好的數據。
所以，陸金所以平安集團經驗為基礎運用到的大數據風控，使用的是圍繞用戶周圍的信用數據，這些數據的特點是和用戶的信用情況高度相關，可以作為一個重要因子進行錄入，對其個人進行打分，再對其進行個體分析，最終得到一個綜合評分，這就對用戶進行了一個精準的風險承受能力評判。
民貸天下：拓寬數據維度
實現純線上智能化服務
民貸天下基於穩健、安全、規范的風控理念，其風控部門確定了「風控從嚴」原則，設定了借款審查、貸中管理、貸後跟蹤等風控流程。目前，民貸天下正全力推進全智能化建設，構造一個完整的、從資產端到平台端的全鏈路大數據風控系統，通過對人工智慧、大數據分析、知識圖譜、區塊鏈等技術的運用，為平台運營及業務發展提供強大動力。
在傳統數據之外，民貸天下還不斷拓展數據維度，如在用戶授權下，對用戶社交數據、訪問時間、相關認證、通訊記錄等數據整合分析，並且與螞蟻金服、芝麻信用、前海徵信、同盾等第三方機構緊密合作，進一步豐富對用戶的數據畫像，使民貸天下的大數據風控系統更加精準，從而實現從客戶申請、受理、審核、授信、放款到貸中貸後管理等純線上智能化服務。
點評：拓寬數據維度，是對傳統風控的補充。
傳統風控模型已經不能適應復雜的現代風險管理環境，特別在數據信息錄入維度上，影響用戶信用評分的信息較多，很多都沒有引入到風險評估流程。而大數據風控可以提供全面的數據(數據的廣度)，強相關數據(數據的深度)，實效性數據(數據的鮮活度)。
民貸天下利用這樣的大數據風控，通過與第三方合作等方式，將內部數據以及原有數據打通和整合之後，就會影響風險評估結果，提升信用風險管理水平，客觀地反映用戶風險水平。這些多維度、全面的信息正是大數據風控的優勢所在，同時也是對傳統風控一個很好的補充，進一步實現智能化服務。
真融寶：以數據介質為主
構建數據和模型演算法的核心技術
真融寶以數據介質為主，利用分布式計算處理數據，以公眾互聯網的全網為平台，以全網收集的數據來補充內部網集成的數據。並且在用戶數據方面，對每個新進用戶建立一份電子檔案，對每名用戶投資需求進行了解登記，並對每一筆資金進行多重備份，形成動態的用戶資金數據。
除此之外，真融寶還利用大數據進行決策，將金融活動轉化為智能數據處理活動，降低人為因素的干擾，提高風險評估、分析和預警能力，大數據提供的信息使得真融寶的決策更加科學智能化，對於風控的精準度控制起到非常大的幫助作用。
點評：數據和模型演算法，可建立實時風險管理視圖。
大數據的數據採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果、壞種子數據，真融寶可以通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力，提升量化風險評估能力。
數據、技術、模型、分析將成為信用風險評估的四個關鍵元素，其背後的力量就是大數據的技術和分析能力。真融寶利用大數據的風控能力，實時輸出風險因子信息，提高了風險管理的及時性。
一直以來，風控都是金融機構的生命線。從陸金所、民貸天下、真融寶這三家互聯網金融公司為例，預計在未來，可能每家做借貸類的互聯網金融公司都會發展出屬於自己的一套大數據風控體系，並且隨著互聯創業公司的業務數據越來越大，數據基礎會逐漸扎實。

Ⅱ 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，是指利用數據分版析和模型進行風險評估，為金權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。

Ⅲ 在金融風控領域，聯邦機器學習具有什麼優勢

在金融風控領域，騰訊安全聯邦學習應用服務（FLAS）具有演算法多樣性、通信效內率高、輕容量易部署、穩定性高的優勢。目前，它已經與銀行、消金、互金等金融機構廣泛開展合作，助力金融大數據信貸風控業務。。我的回答你還滿意，採納下吧

Ⅳ 現金貸風控模式，你看的懂么

近段時間，對於現金貸的監管已經箭在弦上。一方面，許多中小型現金貸平台的實際借款利率過高；另一方面，部分平台對於現金貸業務的風控更像是「皇帝的新衣」，以至於整個行業的壞賬率居高不下。

從監管層面看，現金貸業務為了繼續經營，將不得不大幅削減貸款利率，減少各類手續費。因此，通過提高風控水平，減少壞賬損失，成了保證現金貸業務經營利潤的唯一出路。

一、淺析現金貸風控體系：點——面——點的過程

第一個「點」是指起點。現金貸風控體系的設計需要以產品本身作為起點。現金貸產品無外乎四個要素：利率（包括各種費率）、期限、額度、目標人群。對於每一類目標人群而言，他們在流動性需求、未來可預期現金流、消費觀念、收入水平以及信用狀況等維度上都具有一定的規律和共性，進而影響其申請額度、貸款利息的接受水平、還款能力和還款意願等。因此，合理地設計產品，能在有效降低風控難度的同時，將收入最大化。例如，對於白領人群，其按月發薪的特點更適合一個月及以內的借款期限。

另外，除了現金貸產品本身的特性之外，其推廣渠道也頗為重要。如果通過某一推廣渠道引入了大量非目標人群，那麼這不僅僅降低了推廣成本的使用效率和後期風控流程的判斷精度，還會產生大量有偏數據，不利於風控模型的迭代升級和產品的再設計。

「面」是指具體的風控流程。從時間段區分：風控流程包括貸前、貸中、貸後三個階段。其中貸前階段是整個風控流程的核心階段。這一階段包括申請、審核和授信三個步驟。形象地說，貸前階段是一個過濾雜質的階段。而第三方的徵信數據、黑名單、反欺詐規則、風控模型則是一層層孔徑不一的濾網。貸中階段主要是對借款人個人信息的跟蹤和監控。一旦有異常信息的產生，風控人員可以及時地發現、聯系該借款人，盡可能保證這筆借款的安全。貸後階段的工作集中在催收上。此外，如果借款人申請展期或者續貸，則需要在這一階段結合歷史數據，使用行為評分卡等重新進行審核，並作相應的額度調整和風險分池管理。而在整個風控流程中，需要對借款的集中度作妥善管理，防止因為集中借款和集中逾期帶來的資金流動性不足的問題。

2.差異化定價

差異化定價，也可以理解為精確定價。現金貸的差異化定價的實質是對各個貸款申請人的信用及欺詐風險作精確定價。目前各個現金貸平台的定價標准都過於單一，基本採用利率加雜費的方式。部分平台對於續貸用戶會做費率調整。也有少數平台會參考貸款人申請時提供的個人信息維度。不過總體而言，當前的定價標准並不適合未來現金貸行業「低費率」的特徵。平台之間所謂的價格優勢將微乎其微。而精確定價下的定製化小額貸款需求可能會成為平台的亮點。

而大數據風控模型的構建為差異化定價的實現提供了技術保證。以大量的網路行為數據、用戶交易數據、第三方數據、合作方數據等為基礎，通過自然語言處理、機器學習、聚類演算法等，模型能夠為每一位貸款申請者創建包括個人基本信息、行為特徵、心理特徵、經濟狀況、興趣愛好等在內的多維度數據畫像。憑借著這些維度特徵和大量歷史貸款記錄，針對不同貸款人、不同額度、不同期限的差異化定價策略將成為現實。

總結

在行業洗牌的背後，是現金貸平台為了生存下去的努力。如何保證合規性，如何獲取低成本的資金，如何以技術替代人力，如何在風控成本和壞賬率之間找到平衡點，是平台未來需要思考和解決的問題。網貸交流借款無憂相信在行業政策的探照燈之下，是金子最後總是會發光的。

Ⅳ 大數據風控系統在金融領域有沒有什麼案例

我們公司就是有做大數據風控系統開發，在金融行業也有案例，可以到內網站上去看看。
大數容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。

Ⅵ 布爾數據聯合建模金融風控系統怎麼樣

具體抄速度要根據需求來定，整體速度在行業屬於領先的。
布爾數據是一家人工智慧風控系統提供商，提供專業的風控建模服務，為銀行、保險、第三方支付、電商平台等行業提供專業化智能風控解決方案。
布爾數據擁有業內專業的AI風控引擎技術，結合多種模型演算法，對多維度數據之間的關聯度進行分析，並以獨有技術經驗和超強的資源整合能力發力智能風控領域，可以做到分行業、分場景的預測，模型評分質量高於同行業60%。
產品優勢：
全方位風險畫像：通過多維度數據之間的關聯等全方位刻畫客戶風險畫像。
精細化客戶分層：整合多維度特徵，模型分等，客戶分層，提升精細化風控管理水平。
智能風控策略：適配不同業務場景，提供智能決策參考，快速審查欺詐、申請風險。
定製化需求：實現產品自定義組合，以高靈活行滿足各類型機構對風控的不同需求。

Ⅶ 飛貸金融科技怎麼從風控能力的角度實現對小微企業的支持

從風控能力來看，數字化時代，利用大數據進行建模分析、風控輸入，通過多維數據交內叉驗證，能夠更好容地判斷小微企業的借貸風險，並給予相應的風險定價。與此同時，在數字化手段的驅動下，反欺詐技術也從人工檢測模式升級到黑白名單、規則引擎、有監督學習演算法等模式，通過不斷升級迭代，實現了與黑色產業的不斷對抗。「飛貸天網量化風控平台」經過多家合作銀行測試，利用人臉識別、復雜網路、設備指紋等技術可有效攔截個體欺詐和團伙欺詐。迄今為止，通過這種模式助力銀行等金融機構發放了400多億元的貸款，無一例被確認為身份欺詐損失。

Ⅷ 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。

Ⅸ 如何利用大數據做金融風控

風控體系：事前、事中、事後調控
整個風控體系包括幾個環節：
事前：在風險發生之前就要通過對風險輿情的監控發現風險，比如在某些惡意的欺詐團伙即將發動欺詐攻擊前就採取措施來提前防禦，例如通過規則加緊，把模型閾值調高等方法；
事中：信貸借款申請，在線上注冊激活的過程中，根據自動風險評估，包括申請欺詐，信用風險等來選擇是否拒絕發放貸款；
事後：貸款發放以後的風險監控，如果借款人出現與其他平台的新增申請，或者長距離的位置轉移，或者手機號停機等信號，可作為貸後風險預警。
如何提前在網路中把騙子揪出？
最基礎的技術：設備指紋
在介紹整個風控體系時我認為，對於網路行為或者線上借貸，最最基礎或者最最重要的技術是設備指紋。為什麼呢？從上圖中我們可以看到，網路上的設備模擬或攻擊，比如各種各樣的自動機器人，實際上是對網路環境造成極大的干擾，在信貸中會導致信用風險的誤判。這個是第一道。
網路設備最關鍵的地方是要實現對設備唯一性的保證，第二是抗攻擊，抗篡改。網上有各種高手會進行模擬器修改，修改設備的信息和干擾設備的定位等以各種手段來干擾設備的唯一性認定。
所以對抗這樣的情況的技術要點在於：抗攻擊、抗干擾、抗篡改。另一方面能夠識別出絕大部分的模擬器。
設備定位：基站和WiFi三角定位
a.非GPS定位
值得注意的是，在模擬器或者智能設備系統裡面它可以把GPS定位功能關掉。而如果通過將基站的三角計算或者WIFI的三角計算定位結合起來，定位的精度較高，且不受GPS關閉的影響。
這可以應用在信貸貸後管理，用來監測借款人的大范圍位置偏移。
b.地址的模糊匹配
對於位置來講還有一個重要方面是地址的模糊匹配。在信用卡或者線下放貸中，地址匹配是一個重要的風險審核因素，但是地址審批過程存在一個問題：平台與平台之間因為輸入格式不同或者輸入錯誤等問題造成難以匹配，那就需要模糊演算法來進行兩兩匹配，以及數個地址之間進行比對，或者在存量庫中搜索出歷史中的風險或者相關性名單來進行比對。這其中涉及的技術包括模糊匹配演算法和海量地址的管理和實時比對。
復雜網路
復雜網路有時候大家稱之為知識圖譜，但這中間有點區別：復雜網路更偏向於從圖論的角度進行網路構建後進行實體結構演算法分析，知識圖譜更偏重於關聯關系的展現。
網路分析最重要的一點是具有足夠的數據量，能夠對大部分網路行為進行監控和掃描，同時形成相應的關聯關系，這不僅是實體與實體之間、事件與事件的關系，並且體現出「小世界（7步之內都是一家人）」、「冪分布」等特徵。