互聯網金融風控模型

① 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，互聯網金融公版司風控體系一權般包含以下幾種：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。

② 互聯網金融風控要搞清7個問題：常用的模型有哪些

風險來識別、風險估測、風險評源價、風險控制和風險管理效果評價等環節。
目前最常用的風控模型是哪些？
風控模型 常用於擔保公司測算最高能夠承受的風險並且根據市場與資本建立最有效的風控模型進行風險手段
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評分體系就是建立常用的風控模型方式

③ 現在互聯網金融的風控模式主要有哪些

一、擔保機制
二、大數據構建風控模型
三、風險准備金模式
四、分散模式
比較成熟而且安全的是履約保證保險類，我用的米缸就有

④ 互聯網金融風控怎麼做

中國互聯網金融抄風控一般都是襲線下專業風控團隊進行風控的，像精融匯，借款需求都是由專業風控團隊把關，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。

⑤ 互聯網金融風控模型一般是如何搭建的

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評分體系，就是建立常用的風控模型方式。目前來看，國內的互聯網金融平台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。比如目前互聯網金融公司廣泛使用的杭州同盾的風控產品和服務。當然，更多的互聯網金融公司都會選擇將兩者結合起來，優化模型，提升效果。

⑥ 互聯網金融風控模型一般是如何搭建的

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，進行有效回的數據分析及評答分體系，就是建立常用的風控模型方式。目前來看，國內的互聯網金融平台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。比如目前互聯網金融公司廣泛使用的杭州同盾的風控產品和服務。當然，更多的互聯網金融公司都會選擇將兩者結合起來，優化模型，提升效果。

⑦ 互聯網金融風控模型，需要多大的數據

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，較為容易建立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。
雖然貌似與大數據無關，但線下風控數據也是大數據風控的重要數據來源和手段。

⑧ 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，適專用於信貸員模式屬，風控關鍵點。

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

⑨ 互聯網金融風控模型，需要多大的數據

互聯網金融各大資產端都是都是需要大數據支撐的，不同的資產端對應的風控可能會不太一樣。特別是做個人消費貸，風控是最難的，更需要有專業的大數據來做金融風控。

⑩ 互聯網金融風控體系是如何搭建的

從技術的角來度來講，互聯網源金融風控體系的搭建需要配置相應的人員，搭建技術體系，設置流程，配置規則和模型等等。從方式方法上來講，有直接自己搭建的，也有直接採用第三方風控體系的，這主要看平台的大小和自身的需求。不過從目前來看，大多數的公司都選擇了兩者的結合，即在自建風控體系的同時，選擇三方反欺詐供應商如杭州同盾科技的合作。