為金融提供風控服務

① 金融風控軟體開發公司有哪些

金融風控軟體開發公司有哪些

就現階段的發展情況而言，大數據風控已成為諸多金融企業發展的核心競爭力，一些初具規模的企業也都開始大力布局風控技術。與此同時，還涌現出了不少做大數據風控技術的服務商，推出了相關的風控體系，引得不少資本青睞。

在這瞬息萬變的互聯網市場中，企業只有選擇利用風控技術護航的軟體開發公司，才能夠具備極大的優勢，並以此作為支撐，保證平台和用戶的安全，進一步推動業務的安全發展，在市場中占據一席之地。

② 在金融公司工作的人來說說風控怎麼做。

風控並不是個新職業，不過近幾年它的發展勢頭變得越來越好。無論在傳統金融還是互聯網金融領域，它都成了一個緊俏的職業。這跟近幾年金融領域形態的多樣化有關，用戶對於風險控制變得越來越關注。

總體來說，風控崗位涉及到的工作包括業務審查（業務發生前的審核，通常未通過審核，業務不能執行）、風險監測（業務發生後的持續風險監測，包括預警及應對等）以及業務綜合管理（數據的統計分析等）。

一、工作內容（在銀行、保險、信託、期貨、P2P互聯網金融平台內部，風控的工作側重不盡相同。）

1.銀行

相比其他類型的金融機構，銀行的風險管理部門更為成熟。「巴塞爾委員會」1988年7月制定的《巴塞爾協議》里為全球商業銀行確立了明確的風險管理標准，確定了管理哪幾類風險。尤其對怎麼管控信用風險、市場風險、操作風險說得非常清晰。

貸款業務是占銀行風控日常工作比重最高的一類業務。處於中端的風控部門往往在客戶閱讀貸款細則時就開始進入風險審核，看貸款對象的個人風險評估是否符合要求，經過風險評估後的業務才會被提交到更高管理處審批—也就是說，風控的工作存在於交易的過程中。

銀行風控的這種運作方式也成為許多金融機構風險管理的母本。比如保險行業大多是參照銀行的做法。

2.期貨、信託、小額貸款、融資租賃企業

從風險管理的角度來說，期貨、信託、小額貸款、融資租賃企業都算是比較新興的類型。它們的風險管理以風險為核心，側重信用風險、操作風險、市場風險、交易對手風險等等。

這些行業的新興之處還體現在業務的復雜和創新需求上。比如信託，以房地產作為信託產品和以汽車作為信託產品是不一樣的，某種程度上來說每個項目都需要開發一套創新的金融產品。當一個創新產品出來的時候，這個產品是不是能變成一隻基金，或者變成某一種產品推到市場上去，它們的風險管理部就要進行審核。這種情況下，風險管理部需要判斷這個新產品的風險是否可控？風控敞口有多大？萬一出現問題，項目坍塌了，儲戶或者是投資者來向公司要錢時，剛性兌付的資金壓力有多大？有多少可能性這個項目就有多少可能收不回來錢？

風險管理部對於新產品的審批意見非常重要，如果風險管理部或風險管理委員會不批的話，這個新業務真的可能會被否掉。這是一個權力很大的部門。

3.網上個人信貸（P2P）

相對傳統金融領域來說，P2P還處於初期階段，因此風險管理工作可能並不是很完善。有一些企業在做這類金融產品的時候，可能只是從金融企業挖一兩個人來就開始管理風險，他們的風險管理主要集中在信用風險審核。

二、崗位要求（論傳統金融還是互聯網金融，風控都算是一個硬性技能要求比較高的崗位，但根據工作內容的不同，對公司人的要求也有所不同。）

在傳統金融領域及P2P中，金融行業相關的知識和經驗是很重要的。

對於畢業生來說，盡管大部分金融機構和企業都抱著一種「反正都是白紙，我可以用我們的體系來培養」的觀念，但如果是金融專業同時具備一些比如FRM金融風險管理師、CFA特許金融分析師等專業證書會更有競爭力。

對於社會招聘來說，風控人才主要來自兩個渠道，一個是從其他類似機構找人；另一個則來自於大會計事務所或咨詢公司，後者出來的公司人往往有一些金融企業審批或企業風控的外部服務經驗。

三、工作狀態及挑戰

不同類型的金融機構及企業的風控因為其職能的不同，所呈現出的工作狀態會有所不同。

通常，一些大型銀行的風控部門由於業務穩定，規模較大，人員充足，因此工作負荷不大，屬於行業中工作壓力較小的部門。不過一些跨國銀行的風控職能往往集中在國外總部或區域中心，中國的風控部門更多地扮演執行的角色，個人的能力體現和成長空間都會受到一定的局限。

在一些大型金融機構，風控的工作重點在於如何將領導的風險偏好轉化為合理的風控工作指標，凸顯自身價值。

一些中小型金融企業，以及非銀行金融機構的風控，由於業務類型復雜、創新性高、變化大，原本就不夠充沛的風控人員，往往需要承擔更大的工作負荷。這類風控人員的職能壓力往往來自於不僅要控制風險，同時還要提高工作效率，即：不錯殺好項目，不漏殺壞項目，同時也不能延誤業務時機。這種時候還有可能受到來自業務部門的壓力，如何在業務發展和風險管理之間找到平衡，如何在壓力下，堅持風控的專業判斷，都是一個好的風控人需要考慮的。相對來說，這類企業的風控人員壓力更大，能力的提升也更快。

不管是傳統金融還是互聯網金融都面臨著不斷發展和迭代的挑戰，這使得風控人員必須保持很強的學習能力和好奇心。

四、職業發展方向

在大部分金融機構里，風控崗位的職業晉升往往通向首席風險官，最終可能成為銀行的副行長，或是其他金融機構的副總經理，主要還是偏重風險管理和控制類的工作。

五、薪酬狀況

根據統計數據表明，在金融行業各職能部門的薪酬漲幅里，盡管中後台部門仍然沒有前台部門的15％高，大約在5%至10%之間，不過風控在中後台其他職能部門中算是漲幅比較高的。

之所以能有這樣比較有優勢的漲薪，主要有兩方面原因。原因之一在於人才貯備不足。過去很多人都沒能認識到風控工作的重要性，所以大家不太願意入行，另一方面這又是一個需要專業技能的工作，因此整體而言從業者不多。原因之二是因為這兩年互聯網金融發展非常迅速，大大小小的P2P平台的出現催生了風險控制人才的需求。加上銀行、保險、期貨、信貸、小貸、小微貸、PE、VC這些行業本身也都有很大的風控人才需求，所以使得這類人才出現缺口。這些企業之間的人才競爭也把風控人員的收入拉到了一個比較高的位置。

從具體行業來說，銀行業風控的薪資漲幅平均在5%至10%之間；保險業相對平穩，因為保險業圈子狹窄，風控流動率較小，薪資漲幅不大。證券基金業內中資外資風控的薪資漲幅有非常大的差異，所以沒法得出一個明確的參考標准。P2P行業的風控人員大多是來自銀行或是同行業。在跳槽的過程中，他們的薪資會得到一個比較大的提升，增長幅度可達30%至50%。

從區域上來說，風控人員的需求主要集中在一線城市。二三線城市需求量雖大，但薪酬偏低。

一線城市有5年到10年經驗的銀行風控人員平均年薪在30萬到60萬元之間；保險業有10年以上工作經驗的風控在外企的薪資約為70萬元，在本土企業為60萬元；證券基金業有5年至8年工作經驗的風控經理在本土企業的年薪一般在30萬至80萬元之間

③ 開發金融行業風控系統的公司哪些靠譜

開發金融行業風控系統的公司哪些靠譜

就現階段的發展情況而言，大數據風控已成為諸多金融企業發展的核心競爭力，一些初具規模的企業也都開始大力布局風控技術。與此同時，還涌現出了不少做大數據風控技術的服務商，推出了相關的風控體系，引得不少資本青睞。

那麼，何為「大數據風控技術」呢？以網路為例，其通過人工智慧、用戶畫像、賬號安全、精準建模等技術，來擴大徵信范圍，快速迭代風控模型識別用戶信用等級，種種這些舉措，我們都可將之理解為「大數據風控技術」。

那麼做大數據風控技術的軟體開發公司又有哪些呢？在金融領域里，其自主研發的金融應用產品如互聯網金融系統或供應鏈金融系統，都實施了大數據風控手段，接入了多方徵信源進行了基於大數據的風險管控，助力企業安全高效開展金融業務。

在這瞬息萬變的互聯網市場中，企業只有選擇利用風控技術護航的軟體開發公司，才能夠具備極大的優勢，並以此作為支撐，保證平台和用戶的安全，進一步推動業務的安全發展，在市場中占據一席之地。

④ 金融風控系統怎麼樣

金融風控系統指的是金融科技公司輸出的一套數據和風控系統，系統的目版的是通過整合外權部和內部數據，通過決策引擎和模型建立，幫助客戶接入風控數據、配置風控規則、輸出風控建議、從而達到優化風控結果的一套系統。
我們的金融風控系統提供了風險分析、反欺詐分析、決策引擎服務、信息核驗服務、策略調用服務、統計報表等功能，
系統發展的目標利用金融科技公司的金融服務能力，圍繞客戶場景，輸出數據和技術服務能力，從而不斷提升客戶的金融科技能力。

⑤ 什麼是金融風控師

金融風控師是指全球金融風險管理領域的一種資格認證，由美國「全球風險管理專業人士協會」（GARP）開發。

GARP是一個擁有來自超過150多個國家的48,000名FRM持證人員、150,000多名會員的的世界最大的金融協會組織之一，主要分別服務於7,500多家銀行、證券公司、學術機構、政府管理機構、資產管理機構、保險公司及非金融性公司等。

FRM考試始於1997年，每年5月和11月各舉行一次考試，截至2017年底已實行了21年，全球共有48,000多人獲得FRM認證。

風控人員的前景發展一般要麼是專精於金融風控領域，要麼是轉崗往金融行業其它方面發展，但是無論哪樣在未來發展都是不錯的。不過想要獲取更好的發展，還是要不斷的進行學習。FRM金融風險管理師就是其中之一。

(5)為金融提供風控服務擴展閱讀：

我國金融風險管理人才相對匱乏，尤其缺少兩種類型的高端人才：

一是熟悉金融業務，掌握金融風險管理知識，具有較強金融風險意識和風險規避管理技能，精通金融風險控制實務的高素質應用型人才；

二是理論功底扎實，具有較強宏觀經濟金融形勢分析能力及風險預判能力，在應對金融風險時能提出有價值的對策建議的高層次研究型人才。

參考資料來源：網路-金融風險管理師

⑥ 哪些公司可以提供供應鏈金融科技,風控與產品設計定製服務

我們公司就是可以提供供應鏈金融科技開發服務的，金融科技給生產生活帶來的深刻變回化，在答不經意間也逐步喚醒了供應鏈上下游中小企業對方便、快捷金融服務的需求。這些年，通常與供應鏈金融業務配套出現的保理業務快速發展也體現了這一點。
以往，參與供應鏈金融生態和系統建設的主要有銀行、大型核心企業。它們一般選擇自建平台、財務公司、保理公司等方式，主導供應鏈金融業務開展。但是企業的發展程度不一樣，需求也是多樣化的。
一些規模較大的供應鏈核心企業，不願意被嵌入外部供應鏈生態，而中小核心企業暫時也缺乏建立、運營自己主導的供應鏈金融生態圈的能力。這部分企業希望能與有金融科技優勢的企業合作，共同開發定製化的供應鏈金融服務。

⑦ 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。

⑧ 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。

⑨ 消費金融風控模型該如何創建

風控模型是在良好的建立風控體系、風控評定方式、評分機制等基礎上，進行有效的數據分析及專評分體系，就是建屬立常用的風控模型方式。目前來看，國內的消費金融搭建風控模型主要有兩種方式：一是自己搭建，二是直接使用三方供應商。比如目前消費金融公司廣泛使用的杭州同盾的風控產品和服務。當然，更多的消費金融公司都會選擇將兩者結合起來，優化模型，提升效果。