互聯網金融風控辛苦

1. 互聯網金融風控能夠轉型做什麼

如果是資深的風控，熟悉業務模式、交易結構和風險要素，BD、金融產品甚至總經理都可以做。如果只是過過審批流程收收材料那種，建議依然轉型做運營、行政之類的基礎操作崗吧

2. 保險公司內勤培訓師崗位和小貸公司風控崗位哪個更有前途

你好，個人認為風控崗位更有前途，當下互聯網金融方興未艾，風控成了近來專的業內熱門屬，而這個窄眾的行業同時也存在巨大的人才缺口。小貸公司的風控崗位也許會很辛苦，但給你帶來的磨練會比內勤崗多很多，希望你參考。
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3. 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。

4. 互聯網金融風控模式都有哪些

目前國內互聯網金融的風控模式不盡相同，通常來講，互聯網金融公司風控體系一版般包含以下幾種權：1，出借人自擔風險模式
2，平台保證模式
3，風險備用金模式
4，債權轉讓，風險備用金模式
5，抵押，風險備用金模式
6，擔保機構擔保模式
7，金融機構信用，擔保機構擔保模式
8，小額貸款擔保模式。同時，為了盡可能降低風險，目前國內主流互聯網金融平台大多選擇了和專業的第三方風控軟體提供商合作的模式，將自有模式和三方結合起來，比如國內的主流互聯網金融平台都在使用的同盾風控風控反欺詐服務。

5. 互聯網金融風控怎麼做

中國互聯網金融風控一般都是線下專業風控團隊進行風控的，像精融匯，版借款需求都是由專業風控權團隊把關，針對每個貸款客戶，都會進行線下考察、資料審核、背景調查以及還款能力測試等，確保融資項目的真實可靠性，然後再移植至線上讓投資人進行投資。

6. 銀行風控與互聯網金融風控區別在哪裡

紅象金融CEO林士強認為，銀行的風控模型的出發點主要是測量借款方的還款能力，即借得起多少錢和還得起多少錢，也就是對借款方做個評級。一般來講，模型都包含了兩部分的評判，即客觀性的和主觀性的。客觀性的主要是數據類型，能量化的。如公司的年度審計財務報告，銀行流水，繳稅金額等，這些數據放在已設定好的模型里就能給出個分數或等級，做為參考。但光靠客觀數據還不夠，比如說這公司所在的行業是淘汰落後的行業（如鋼鐵、水泥等），那麼評級可能需要有些降級，再比如說公司的管理人在該行業的經驗年限的長短，都會影響到這家公司的風險，所以這部分就得靠人為主觀的去做些調整。
互聯網金融風控主要分為三類：第一類也是較普遍的，大多數都還是參照銀行或金融機構的風控標准，再結合自己的數據基礎及模型做些調整，但大體上還是偏傳統方式的；第二類即是利用大數據的，目前這類都算是在嘗試階段，並只能做些貸款金額較小的業務，基本上都不敢大規模的放開來做；第三類是以互聯網思維來做風控，比如說有不少做大學生消費信貸的平台，利用了借款人的強關系網路，作為風控的一個重要評判標准之一。當然這在一定的小金額范圍內是能起到作用的，一般人也不希望借個幾千元不還然後被所有朋友、家長、老師等都知道，這個違約成本也太高了。但對選擇大學生市場的平台來說，本身就選擇了一個沒有主動收入來源和還款能力較低的群體，所以肯定會有一定的壞賬率的。現在整個市場也還沒經歷過一個完整的貸款周期，這種風控手段的有效性也還無法正確評估。

7. 互聯網金融風控該怎麼玩

互聯網金融的合規性在逐年增強，這一點早已毋庸置疑，去年行業管理辦法落地後專，合規與穩健成為了屬平台發展新的代名詞。在經歷三年的粗放期後，市場里圈佔市場、一方獨大的擴大規模現象已不見蹤影，而行業風險高發和是監管滯後帶來的各種亂象層出不窮。「我家貸」認為，在完成了粗放到合規的華麗轉型後，「風控」是互聯網金融的核心，也是制勝的法寶，而風控能力的強弱與否主要體現在以下三個方面：1、平台前期的資質篩選能力；2、平台業務模式運營能力；3、平台後續風險控制能力。

8. 互聯網金融大數據風控到底怎麼玩

互聯網金融是指以依託於支付、雲計算、社交網路已及搜索引擎等互聯網工具，實現資金融通、支付和信息中介等業務的一種新興金融。做好互聯網金融，要立足於三個基本點:平台、數據、金融。而在這其中，大數據，作為連接平台、用戶、金融等方面的工具，有著舉足輕重的意義。
由於互聯網金融涉及廣泛、囊括多個領域，各領域的風控策略也不盡相同，不能一概而論，下面就大數據風控在互聯網金融領域的運用做一個大致的分類和解析。

首先，如何理解大數據風控
大數據風控的有效性除了強調數據的海量外，更重要的在於用於風控的數據的廣度和深度。其中：
數據的廣度：指用於風控的數據源多樣化，任何互聯網金融企業並不能指望依據單一的海量數據就解決風控問題，正如在傳統金融風控中強調的「交叉驗證」的原則一樣，應當通過多樣化的數據來交叉驗證風險模型。互聯網金融的風控策略也如此，可能對同一風險事件採用了多種策略。
數據的深度：指用於風控的數據應當基於某個垂直領域真實業務場景及過程完整記錄，從而保證數據能夠還原真實的業務過程邏輯。例如，很多第三方支付平台有豐富的真實交易記錄，但由於大部分場景下無法獲取交易商品的詳細信息及用戶身份，在用於風控時候價值大打折扣，因而數據的完整性和垂直深度很重要。

互聯網金融產品如何利用大數據做風控，大致有以下一些分類和方向：
1、基於某類特定目標人群、特定行業、商圈等做風控。由於針對特定人員、行業、商圈等垂直目標做深耕，較為容易建對應的風險點及風控策略。
例如： 針對大學生的消費貸，主要針對大學生人群的特徵
針對農業機具行業的融資擔保。
針對批發市場商圈的信貸。

2、基於自有平台身份數據、歷史交易數據、支付數據、信用數據、行為數據、黑名單/白名單等數據做風控。
>>>>身份數據：實名認證信息（姓名、身份證號、手機號、銀行卡、單位、職位）、行業、家庭住址、單位地址、關系圈等等。
>>>>交易數據/支付數據：例如B2C/B2B/C2C電商平台的交易數據，P2P平台的借款、投資的交易數據等。
>>>>信用數據：例如P2P平台借款、還款等行為累積形成的信用數據，電商平台根據交易行為形成的信用數據及信用分（京東白條、支付寶花唄），SNS平台的信用數據。
>>>>行為數據：例如電商的購買行為、互動行為、實名認證行為（例如類似新浪微博單位認證及好友認證）、修改資料（例如修改家庭及單位住址，通過更換頻率來確認職業穩定性）。
>>>>黑名單/白名單：信用卡黑名單、賬戶白名單等。

3、基於第三方平台服務及數據做風控 互聯網徵信平台（非人行徵信）、行業聯盟共享數據（例如小貸聯盟、P2P聯盟） FICO服務、Retail Decisions(ReD)、Maxmind服務。

>>>>IP地址庫、代理伺服器、盜卡/偽卡資料庫、惡意網址庫等；
>>>>輿情監控及趨勢、口碑服務。諸如宏觀政策、行業趨勢及個體案例的分析等等

4、基於傳統行業數據做風控 人行徵信、工商、稅務、房管、法院、公安、金融機構、車管所、電信、公共事業（水電煤）等傳統行業數據。

5、線下實地盡職調查數據
包括自建風控團隊做線下盡職調查模式以及與小貸公司、典當、第三方信用管理公司等傳統線下企業合作做風控的模式。線下風控數據也是大數據風控的重要數據來源和手段。


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9. 互聯網金融，風控真的很難嗎

風控需要嚴格，認真做的話就不是很難，假如審核不仔細，以後就會出現問題

10. 互聯網金融風控模型都有哪些

以P2P網貸為例

一、銷售環節

了解客戶申請意願和申請信息的真實性，適用於信專貸員模式，風控關鍵屬點。

風控關鍵點：不同類型的借款申請調用不同的信用評分規則引擎。

二、貸後存量客戶管理環節

存量客戶授信調整是存量客戶管理中的重要一環

風控關鍵點：

1、違約情況觀察，比如是否發生早期逾期，連續多期不還欠款、聯系方式失效等

2、信息關聯排查，比如存量客戶中是否有與新增的黑名單、灰名單數據匹配

三、貸後逾期客戶管理環節

還款意願差和還款能力不足是客戶逾期的主要原因，這個環節主要涉及逾期客戶管理與失聯客戶管理

風控關鍵點：

1、催收模型、策略優化。

2、失聯客戶識別與修復失聯客戶信息。

四、資金流動性管理環節

流動性風險是P2P網貸平台的主要風險，跑路P2P網貸平台的一個重要原因就是發生了擠兌。大數據下的流動性管理其實是實時BI的一個應用。傳統BI數據T+1，大數據是實時BI。

風控關鍵點:

1、資金維度

2、業務維度