金融公司风控算法

Ⅰ 优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的

现在一提起互联网金融行业、Fintech领域，人工智能、大数据风控的热度就直线飙升。许多交易规模比较大的互联网金融公司都在努力发展大数据风控技术，以构建提供普惠金融服务的能力。
那么，这些优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的呢?
陆金所：KYC 2.0系统
精准判断投资者的风险承受能力
陆金所自成立起就引进国际领先的第四代风险管理系统，借鉴平安集团经验，形成了成熟的风险管理数据模型。其近日又推出了KYC 2.0系统，力求通过大数据技术、机器学习以及金融工程等方法，建立完整的互联网财富管理平台投资者适当性管理体系，在资金端对投资者进行“精准画像”，并提供智能推荐服务。
据了解，KYC2.0系统在原有的保守、稳健、平衡、成长、进取五大类型基础上对投资者风险承受力评估结果进行量化，每位用户都会获得专属的风险承受能力分值，又称“坚果财智分”，对投资者风险承受能力的判断更精准。
点评：量化数据信息，进行大数据建模。
风控最好的数据还是金融数据，例如年龄、收入、职业、学历、资产、负债等信用数据，这些数据同信用相关度高，可以反映用户的还款能力和还款意愿，这些数据因子在风控模型中必不可少，权重也很高，是风险评估最好的数据。
所以，陆金所以平安集团经验为基础运用到的大数据风控，使用的是围绕用户周围的信用数据，这些数据的特点是和用户的信用情况高度相关，可以作为一个重要因子进行录入，对其个人进行打分，再对其进行个体分析，最终得到一个综合评分，这就对用户进行了一个精准的风险承受能力评判。
民贷天下：拓宽数据维度
实现纯线上智能化服务
民贷天下基于稳健、安全、规范的风控理念，其风控部门确定了“风控从严”原则，设定了借款审查、贷中管理、贷后跟踪等风控流程。目前，民贷天下正全力推进全智能化建设，构造一个完整的、从资产端到平台端的全链路大数据风控系统，通过对人工智能、大数据分析、知识图谱、区块链等技术的运用，为平台运营及业务发展提供强大动力。
在传统数据之外，民贷天下还不断拓展数据维度，如在用户授权下，对用户社交数据、访问时间、相关认证、通讯记录等数据整合分析，并且与蚂蚁金服、芝麻信用、前海征信、同盾等第三方机构紧密合作，进一步丰富对用户的数据画像，使民贷天下的大数据风控系统更加精准，从而实现从客户申请、受理、审核、授信、放款到贷中贷后管理等纯线上智能化服务。
点评：拓宽数据维度，是对传统风控的补充。
传统风控模型已经不能适应复杂的现代风险管理环境，特别在数据信息录入维度上，影响用户信用评分的信息较多，很多都没有引入到风险评估流程。而大数据风控可以提供全面的数据(数据的广度)，强相关数据(数据的深度)，实效性数据(数据的鲜活度)。
民贷天下利用这样的大数据风控，通过与第三方合作等方式，将内部数据以及原有数据打通和整合之后，就会影响风险评估结果，提升信用风险管理水平，客观地反映用户风险水平。这些多维度、全面的信息正是大数据风控的优势所在，同时也是对传统风控一个很好的补充，进一步实现智能化服务。
真融宝：以数据介质为主
构建数据和模型算法的核心技术
真融宝以数据介质为主，利用分布式计算处理数据，以公众互联网的全网为平台，以全网收集的数据来补充内部网集成的数据。并且在用户数据方面，对每个新进用户建立一份电子档案，对每名用户投资需求进行了解登记，并对每一笔资金进行多重备份，形成动态的用户资金数据。
除此之外，真融宝还利用大数据进行决策，将金融活动转化为智能数据处理活动，降低人为因素的干扰，提高风险评估、分析和预警能力，大数据提供的信息使得真融宝的决策更加科学智能化，对于风控的精准度控制起到非常大的帮助作用。
点评：数据和模型算法，可建立实时风险管理视图。
大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果、坏种子数据，真融宝可以通过大量的数据累积，能够产生出非常有效的识别客户的能力，提升量化风险评估能力。
数据、技术、模型、分析将成为信用风险评估的四个关键元素，其背后的力量就是大数据的技术和分析能力。真融宝利用大数据的风控能力，实时输出风险因子信息，提高了风险管理的及时性。
一直以来，风控都是金融机构的生命线。从陆金所、民贷天下、真融宝这三家互联网金融公司为例，预计在未来，可能每家做借贷类的互联网金融公司都会发展出属于自己的一套大数据风控体系，并且随着互联创业公司的业务数据越来越大，数据基础会逐渐扎实。

Ⅱ 大数据金融风控解决方案哪些公司可以提供

我们就是可以的，大数据风控即大数据风险控制，是指利用数据分版析和模型进行风险评估，为金权融行业和个人用户提供全方位的安全保障。
大数据风控流程的建立主要分为四个阶段：数据收集、数据建模、构建客户评分体系及监测分析。收集到海量数据后，需经过大量的清洗、探索与抽样，运用灵活策略来交叉匹配并综合分析，构建出客户评分体系。
基于先进的风控分析模型，以及准确、稳定、实时更新的丰富数据源，利用精密算法和灵活策略进行综合高效的监测分析，保障业务平台健康稳定运行。

Ⅲ 在金融风控领域，联邦机器学习具有什么优势

在金融风控领域，腾讯安全联邦学习应用服务（FLAS）具有算法多样性、通信效内率高、轻容量易部署、稳定性高的优势。目前，它已经与银行、消金、互金等金融机构广泛开展合作，助力金融大数据信贷风控业务。。我的回答你还满意，采纳下吧

Ⅳ 现金贷风控模式，你看的懂么

近段时间，对于现金贷的监管已经箭在弦上。一方面，许多中小型现金贷平台的实际借款利率过高；另一方面，部分平台对于现金贷业务的风控更像是“皇帝的新衣”，以至于整个行业的坏账率居高不下。

从监管层面看，现金贷业务为了继续经营，将不得不大幅削减贷款利率，减少各类手续费。因此，通过提高风控水平，减少坏账损失，成了保证现金贷业务经营利润的唯一出路。

一、浅析现金贷风控体系：点——面——点的过程

第一个“点”是指起点。现金贷风控体系的设计需要以产品本身作为起点。现金贷产品无外乎四个要素：利率（包括各种费率）、期限、额度、目标人群。对于每一类目标人群而言，他们在流动性需求、未来可预期现金流、消费观念、收入水平以及信用状况等维度上都具有一定的规律和共性，进而影响其申请额度、贷款利息的接受水平、还款能力和还款意愿等。因此，合理地设计产品，能在有效降低风控难度的同时，将收入最大化。例如，对于白领人群，其按月发薪的特点更适合一个月及以内的借款期限。

另外，除了现金贷产品本身的特性之外，其推广渠道也颇为重要。如果通过某一推广渠道引入了大量非目标人群，那么这不仅仅降低了推广成本的使用效率和后期风控流程的判断精度，还会产生大量有偏数据，不利于风控模型的迭代升级和产品的再设计。

“面”是指具体的风控流程。从时间段区分：风控流程包括贷前、贷中、贷后三个阶段。其中贷前阶段是整个风控流程的核心阶段。这一阶段包括申请、审核和授信三个步骤。形象地说，贷前阶段是一个过滤杂质的阶段。而第三方的征信数据、黑名单、反欺诈规则、风控模型则是一层层孔径不一的滤网。贷中阶段主要是对借款人个人信息的跟踪和监控。一旦有异常信息的产生，风控人员可以及时地发现、联系该借款人，尽可能保证这笔借款的安全。贷后阶段的工作集中在催收上。此外，如果借款人申请展期或者续贷，则需要在这一阶段结合历史数据，使用行为评分卡等重新进行审核，并作相应的额度调整和风险分池管理。而在整个风控流程中，需要对借款的集中度作妥善管理，防止因为集中借款和集中逾期带来的资金流动性不足的问题。

2.差异化定价

差异化定价，也可以理解为精确定价。现金贷的差异化定价的实质是对各个贷款申请人的信用及欺诈风险作精确定价。目前各个现金贷平台的定价标准都过于单一，基本采用利率加杂费的方式。部分平台对于续贷用户会做费率调整。也有少数平台会参考贷款人申请时提供的个人信息维度。不过总体而言，当前的定价标准并不适合未来现金贷行业“低费率”的特征。平台之间所谓的价格优势将微乎其微。而精确定价下的定制化小额贷款需求可能会成为平台的亮点。

而大数据风控模型的构建为差异化定价的实现提供了技术保证。以大量的网络行为数据、用户交易数据、第三方数据、合作方数据等为基础，通过自然语言处理、机器学习、聚类算法等，模型能够为每一位贷款申请者创建包括个人基本信息、行为特征、心理特征、经济状况、兴趣爱好等在内的多维度数据画像。凭借着这些维度特征和大量历史贷款记录，针对不同贷款人、不同额度、不同期限的差异化定价策略将成为现实。

总结

在行业洗牌的背后，是现金贷平台为了生存下去的努力。如何保证合规性，如何获取低成本的资金，如何以技术替代人力，如何在风控成本和坏账率之间找到平衡点，是平台未来需要思考和解决的问题。网贷交流借款无忧相信在行业政策的探照灯之下，是金子最后总是会发光的。

Ⅳ 大数据风控系统在金融领域有没有什么案例

我们公司就是有做大数据风控系统开发，在金融行业也有案例，可以到内网站上去看看。
大数容据风控流程的建立主要分为四个阶段：数据收集、数据建模、构建客户评分体系及监测分析。
收集到海量数据后，需经过大量的清洗、探索与抽样，运用灵活策略来交叉匹配并综合分析，构建出客户评分体系。
基于先进的风控分析模型，以及准确、稳定、实时更新的丰富数据源，利用精密算法和灵活策略进行综合高效的监测分析，保障业务平台健康稳定运行。

Ⅵ 布尔数据联合建模金融风控系统怎么样

具体抄速度要根据需求来定，整体速度在行业属于领先的。
布尔数据是一家人工智能风控系统提供商，提供专业的风控建模服务，为银行、保险、第三方支付、电商平台等行业提供专业化智能风控解决方案。
布尔数据拥有业内专业的AI风控引擎技术，结合多种模型算法，对多维度数据之间的关联度进行分析，并以独有技术经验和超强的资源整合能力发力智能风控领域，可以做到分行业、分场景的预测，模型评分质量高于同行业60%。
产品优势：
全方位风险画像：通过多维度数据之间的关联等全方位刻画客户风险画像。
精细化客户分层：整合多维度特征，模型分等，客户分层，提升精细化风控管理水平。
智能风控策略：适配不同业务场景，提供智能决策参考，快速审查欺诈、申请风险。
定制化需求：实现产品自定义组合，以高灵活行满足各类型机构对风控的不同需求。

Ⅶ 飞贷金融科技怎么从风控能力的角度实现对小微企业的支持

从风控能力来看，数字化时代，利用大数据进行建模分析、风控输入，通过多维数据交内叉验证，能够更好容地判断小微企业的借贷风险，并给予相应的风险定价。与此同时，在数字化手段的驱动下，反欺诈技术也从人工检测模式升级到黑白名单、规则引擎、有监督学习算法等模式，通过不断升级迭代，实现了与黑色产业的不断对抗。“飞贷天网量化风控平台”经过多家合作银行测试，利用人脸识别、复杂网络、设备指纹等技术可有效拦截个体欺诈和团伙欺诈。迄今为止，通过这种模式助力银行等金融机构发放了400多亿元的贷款，无一例被确认为身份欺诈损失。

Ⅷ 供应链金融风控系统流程是怎样的

供应链金融风控系统流程是怎样的呢？依据我们供应链金融风控系统的开发经验，下面来为大家进行介绍。
前期准备
拿到足够多的数据做支撑
做足够灵活的分析平台去分析数据
产出风险事件进行阻拦风险
量化风险拦截的价值和不断分析案例进行策略优化
风控技术评估研究
日志选择：以增量日志方式记录存储，hadoop或spark做分析，集群同步到客户端机器上，做同步策略，不同纬度的数据做统计加工计算。
实时监控：监控在每一个环节的交易量和高风险操作，做阀值报警，以默认的规则做处理。
dns防范：防止http对dns的拦截，手动纪录中断被拦截掉的交易流，转向存储中心系统做处理给予用户提示。
报警提醒：在发生重大灾难的同时需要有一套完善的体系提醒风控人员近入作战，以短信或电话的形式发起通知给用户。
数据灾难：数据的历史纪录应该有完整的备库纪录，这种操作不是必须的但是必要的，防止管理员因为误操作导致的数据灾难不容小视，启东应急方案进行恢复。
日志选择：需要在原有基础上做集群数据分析后，统一有一个入口的分析平台做汇总，对不同维度的计算规则做排重，这里我们可以使用elk的方式把数据清洗完成后，做相关的分析调研，实时读库的方式不可取，增量数据库只保留历史的数据，可以对时间做相关的约定，查询的平台统一做相关的调控。
方案的选择和实施

针对现在的数据规则，需要对现有的各方数据做分析指标，做数据仓库，从不同的数据中计算对应的需要风控形成各种渠道的报表数据。如何通过查询海量的历史数据来支撑规则的运算，从分析的角度来看，又是一个IO密集型的应用；利用OLTP（online transaction processing ）和OLAP（online analytical processing）做相关的维度计算，主要针对用户、功能、数据片、存储空间、DB设计来做维度计算和方案的优化调整。

大到用hadoop做数据集群算法分析，也可以用spark、storm来做。
简而言之就是分布式框架，那么什么是分布式框架？

分布式计算框架实现了什么？简而言之，基于分布式计算框架的应用，就是一个分布式的应用；那么分布式的应用解决了什么问题？简而言之，就是将请求处理的业务逻辑和所需资源合理地分布到N台服务器上，这里就不在过多介绍。
基于C/S模式的原理，从client到server端的应用，采集需要的数据。Server之间通讯是有开销的，只不过这个开销是MS级的。系统在定位也是基于百万级的应用。
以分层的概念，针对每部的风控模块，需要在特定的时间做调整。缓存的应用：如果是历史级别的数据，可以采用redis、cache来做，防止减少对于I/O的读写操作，减少存储压力的开销。基于款时间的维度对应的风控系统计算，需要我们在处理的同时考虑数据的节点，分批次处理。对于变化多端的数据，建议利用高可用性能存储设计，基于DB设计即可，数据结构要基于范式(NF)设计，不可有冗余免得频繁返工。
数据分离的优先选择
数据库读写分离机制：在初期，风控系统一般都极为简单，此时侯一般通过数据库主从复制/读写分离/Sharding（或slave进行）等机制来保证交易系统的数据库和风控系统数据的同步及读写分离。风控系统对所需要的客户/账户数据、交易数据一般都只进行读操作。

缓存/内存数据库机制：不管是交易系统还是风控系统，高效的缓存系统是提升性能的大杀器，一般会把频繁使用的数据存放到Redis等缓存系统中。例如对风控系统，包括诸如风控规则、风控案例库、中间结果集、黑白名单、预处理结果等数据；对交易系统而言，包括诸如交易参数、计费模板、清结算规则、分润规则、银行路由策略等。对一些高频交易中，基于性能考虑，会采用内存数据库（一般会结合SSD硬盘）。
RPC/SOA架构：要降低交易系统和风控系统的耦合度，在初期系统服务较少的情况下，一般直接采用RabbitMQ/ActiveMQ之类的消息中间件或RPC方式来实现系统间服务的调用。如果系统服务较多，存在服务治理问题，会采用Dubbo之类的SOA中间件来实现系统服务调用，这个期间我们需要支持用异步消息完成rabbitMQ的消息的push/pull处理机制来处理违规数据和异常数据提取。

Ⅸ 如何利用大数据做金融风控

风控体系：事前、事中、事后调控
整个风控体系包括几个环节：
事前：在风险发生之前就要通过对风险舆情的监控发现风险，比如在某些恶意的欺诈团伙即将发动欺诈攻击前就采取措施来提前防御，例如通过规则加紧，把模型阈值调高等方法；
事中：信贷借款申请，在线上注册激活的过程中，根据自动风险评估，包括申请欺诈，信用风险等来选择是否拒绝发放贷款；
事后：贷款发放以后的风险监控，如果借款人出现与其他平台的新增申请，或者长距离的位置转移，或者手机号停机等信号，可作为贷后风险预警。
如何提前在网络中把骗子揪出？
最基础的技术：设备指纹
在介绍整个风控体系时我认为，对于网络行为或者线上借贷，最最基础或者最最重要的技术是设备指纹。为什么呢？从上图中我们可以看到，网络上的设备模拟或攻击，比如各种各样的自动机器人，实际上是对网络环境造成极大的干扰，在信贷中会导致信用风险的误判。这个是第一道。
网络设备最关键的地方是要实现对设备唯一性的保证，第二是抗攻击，抗篡改。网上有各种高手会进行模拟器修改，修改设备的信息和干扰设备的定位等以各种手段来干扰设备的唯一性认定。
所以对抗这样的情况的技术要点在于：抗攻击、抗干扰、抗篡改。另一方面能够识别出绝大部分的模拟器。
设备定位：基站和WiFi三角定位
a.非GPS定位
值得注意的是，在模拟器或者智能设备系统里面它可以把GPS定位功能关掉。而如果通过将基站的三角计算或者WIFI的三角计算定位结合起来，定位的精度较高，且不受GPS关闭的影响。
这可以应用在信贷贷后管理，用来监测借款人的大范围位置偏移。
b.地址的模糊匹配
对于位置来讲还有一个重要方面是地址的模糊匹配。在信用卡或者线下放贷中，地址匹配是一个重要的风险审核因素，但是地址审批过程存在一个问题：平台与平台之间因为输入格式不同或者输入错误等问题造成难以匹配，那就需要模糊算法来进行两两匹配，以及数个地址之间进行比对，或者在存量库中搜索出历史中的风险或者相关性名单来进行比对。这其中涉及的技术包括模糊匹配算法和海量地址的管理和实时比对。
复杂网络
复杂网络有时候大家称之为知识图谱，但这中间有点区别：复杂网络更偏向于从图论的角度进行网络构建后进行实体结构算法分析，知识图谱更偏重于关联关系的展现。
网络分析最重要的一点是具有足够的数据量，能够对大部分网络行为进行监控和扫描，同时形成相应的关联关系，这不仅是实体与实体之间、事件与事件的关系，并且体现出“小世界（7步之内都是一家人）”、“幂分布”等特征。