互联网金融模型图解

㈠ 互联网金融风控模型都有哪些

以P2P网贷为例

一、销售环节

了解客户申请意愿和申请信息的真实性，适用于信专贷员模式，风控关键属点。

风控关键点：不同类型的借款申请调用不同的信用评分规则引擎。

二、贷后存量客户管理环节

存量客户授信调整是存量客户管理中的重要一环

风控关键点：

1、违约情况观察，比如是否发生早期逾期，连续多期不还欠款、联系方式失效等

2、信息关联排查，比如存量客户中是否有与新增的黑名单、灰名单数据匹配

三、贷后逾期客户管理环节

还款意愿差和还款能力不足是客户逾期的主要原因，这个环节主要涉及逾期客户管理与失联客户管理

风控关键点：

1、催收模型、策略优化。

2、失联客户识别与修复失联客户信息。

四、资金流动性管理环节

流动性风险是P2P网贷平台的主要风险，跑路P2P网贷平台的一个重要原因就是发生了挤兑。大数据下的流动性管理其实是实时BI的一个应用。传统BI数据T+1，大数据是实时BI。

风控关键点:

1、资金维度

2、业务维度

㈡ 互联网金融风控模型，需要多大的数据

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，较为容易建立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。
虽然貌似与大数据无关，但线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。

㈢ 互联网金融风控模型一般是如何搭建的

风控模型是复在良好的制建立风控体系、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。

㈣ 互联网金融风控要搞清7个问题：常用的模型有哪些

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。回
目前最常用的风控模型答是哪些？
风控模型 常用于担保公司测算最高能够承受的风险并且根据市场与资本建立最有效的风控模型进行风险手段
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

㈤ 《互联网金融发展对我国银行的影响》论文中用什么数据建模

第一，进一步考查和验证毕业论文作者对所著论文的认识程度和当场论证论题的能力是高等学校组织毕业论文答辩的目的之一。一般说来，从学员所提交的论文中，已能大致反映出各个学员对自己所写论文的认识程度和论证论题的能力。但由于种种原因，有些问题没有充分展开细说，有的可能是限于全局结构不便展开，有的可能是受篇幅所限不能展开，有的可能是作者认为这个问题不重要或者以为没有必要展开详细说明的；有的很可能是作者深不下去或者说不清楚而故意回避了的薄弱环节，有的还可能是作者自己根本就没有认识到的不足之处等等。通过对这些问题的提问和答辩就可以进一步弄清作者是由于哪种情况而没有展开深入分析的，从而了解学员对自己所写的论文的认识程度、理解深度和当场论证论题的能力。
第二，进一步考察毕业论文作者对专业知识掌握的深度和广度是组织毕业论文答辩所要达到的目的之二。通过论文，虽然也可以看出学员已掌握知识面的深度和广度。但是，撰写毕业论文的主要目的不是考查学员掌握知识的深广度，而是考查学员综合运用所学知识独立地分析问题和解决问题的能力，培养和锻炼进行科学研究的能力。学员在写作论文中所运用的知识有的已确实掌握，能融会贯通的运用；有的可能是一知半解，并没有转化为自己的知识；还有的可能是从别人的文章中生搬硬套过来，其基本涵义都没搞清楚。在答辩会上，答辩小组成员把论文中有阐述不清楚、不祥细、不完备、不确切、不完善之处提出来，让作者当场作出回答，从而就可以检查出作者对所论述的问题是否有深广的知识基础、创造性见解和充分扎实的理由。

㈥ 互联网金融风控模型，需要多大的数据

互联网金融各大资产端都是都是需要大数据支撑的，不同的资产端对应的风控可能会不太一样。特别是做个人消费贷，风控是最难的，更需要有专业的大数据来做金融风控。

㈦ 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，进行有效内的数据分析及评分体系容，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。

㈧ 互联网金融有哪些特点

1、交易成本低。互联网金融模式下，资金供求双方可以通过网络平台回自行完成信息甄别、匹配答、定价和交易，无传统中介、无交易成本、无垄断利润。

2、投融资效率高。互联网金融业务主要由计算机处理，操作流程完全标准化，客户不需要排队等候，业务处理速度更快，用户体验更好。
3、覆盖范围广。互联网金融模式下，客户能够突破时间和地域的约束，在互联网上寻找需要的金融资源，金融服务更直接，客户基础更广泛。此外，互联网金融的客户以小微企业为主，覆盖了部分传统金融业的金融服务盲区，有利于提升资源配置效率，促进实体经济发展。
4、发展速度快。依托于大数据和电子商务的发展，互联网金融得到了快速增长。
5、政策面管理弱。一是风控弱。二是监管弱。。

㈨ MBA学历主要学习哪些课程

联考在复每年的12月份下旬制，联考的复习时间，正常情况下是需要一年时间，华是辅导班最早班级在每年的11月份就开班了，算下来整个学习过程需要一年多一点时间，在前期阶段上课不会很集中，到后期这个过程是慢慢集中起来，学习的知识点也是经过几个循环过程，在这个过程需要不断累积知识点，在最后阶段联考帮助学员整理归纳，针对薄弱环节好好复习。
在后期，最好是参加比较正规的模考实战演练，这个过程会增加同学应试技巧，学习合理分配联考知识点，有助于在考试过程中做到正常发挥。
联考难度每年都在增加，并且分数线也在增加，主要是现在学校扩招，年轻学员也越来越多参加备考MBA大军，年轻学员毕竟刚刚出学校不久，他们的应试能力、学习能力本身就很强，与老学员比较起来，老学员就需要花更多时间与精力学习联考知识点。
如果你 已经毕业多年，想读MBA，建议你拿出一整年时间最好复习规划，归零心态有助于你积累知识点。掌握解题技巧，熟练掌握解题思路，合理分配联考时间，考取联考高分。