互联网金融风控模型都有哪些

1. 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，适用于信贷员模式，风控关键点。

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

2. 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。
目前最常用的风控模型是哪些？
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

3. 互联网金融产品如何利用大数据做风控？

我们来看一下传统的信贷风控模式，贷前，贷中，贷后三部分中最看重的是贷前，而对贷中贷后并不是非常注重。而这样的思想在互联网金融上是绝对要不得的。互联网金融的客户什么牛鬼蛇神都有，其降低风险的主要手段其实并不是完善而大量的数据收集、统计和分析。而是风险的分摊。这也是金融行业最简单的贷款风险控制手段。如果我做十笔就可能会亏一笔，那我每九笔的利润至少要能摊平这一次的亏损。大数据的使用对于确定盈亏出清利率提供了相对合理的手段。似乎这样就已经可以了？只要事先选择合理的利率和合适客户就解决问题了？可惜事实总比你想的更奇葩。数据是靠谱的，分析却可以不靠谱，人却可以更不靠谱，这点我不多说，大家都明白。互联网的大数据在这一点上是比不上传统的信贷风控手段的。那位和我聊天的老师在这一点上说的很有意思。他说，互联网金融做的客户，多半是银行不想做不愿做的，它们只是捡了别人不要的东西，哪天银行真想要了，买来就是。诚然这里面多少有些一厢情愿，不过前半句倒是事实。从一开始，互联网金融就选择了传统信贷所难以下手的市场。谨记这点便引出了为什么我要在前面说，互联网金融绝对不能放松贷中和贷后的风控。而恰巧，大数据能帮互联网金融做到的最棒的部分，还就是贷中和贷后。关于贷中管理，这位老师讲了一个很有意思的案例。他提到有某家金融机构，使用大数据监控某个区域内企业的流水，如果某段时间流水出现了异常，那么他们就会派人去调查具体发生了什么事。

4. 互联网金融大数据风控到底怎么玩

　　互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络已及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。做好互联网金融，要立足于三个基本点:平台、数据、金融。而在这其中，大数据，作为连接平台、用户、金融等方面的工具，有着举足轻重的意义。
　　由于互联网金融涉及广泛、囊括多个领域，各领域的风控策略也不尽相同，不能一概而论，下面就大数据风控在互联网金融领域的运用做一个大致的分类和解析。

　　首先，如何理解大数据风控
　　大数据风控的有效性除了强调数据的海量外，更重要的在于用于风控的数据的广度和深度。其中：
数据的广度：指用于风控的数据源多样化，任何互联网金融企业并不能指望依据单一的海量数据就解决风控问题，正如在传统金融风控中强调的“交叉验证”的原则一样，应当通过多样化的数据来交叉验证风险模型。互联网金融的风控策略也如此，可能对同一风险事件采用了多种策略。 
数据的深度：指用于风控的数据应当基于某个垂直领域真实业务场景及过程完整记录，从而保证数据能够还原真实的业务过程逻辑。例如，很多第三方支付平台有丰富的真实交易记录，但由于大部分场景下无法获取交易商品的详细信息及用户身份，在用于风控时候价值大打折扣，因而数据的完整性和垂直深度很重要。

互联网金融产品如何利用大数据做风控，大致有以下一些分类和方向：  
　　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。线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。

　　
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5. 互联网金融大数据风控有了解的吗

大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。
金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。
传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等
互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中，首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充，一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况，借助数据模型来揭示某些行为特征和信用风险之间的关系。
互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。

6. 互联网金融产品如何利用大数据做风控

我们来看一下传统的信贷风控模式，贷前，贷中，贷后三部分中最看重的是贷前，而对贷中贷后并不是非常注重。而这样的思想在互联网金融上是绝对要不得的。互联网金融的客户什么牛鬼蛇神都有，其降低风险的主要手段其实并不是完善而大量的数据收集、统计和分析。而是风险的分摊。这也是金融行业最简单的贷款风险控制手段。如果我做十笔就可能会亏一笔，那我每九笔的利润至少要能摊平这一次的亏损。大数据的使用对于确定盈亏出清利率提供了相对合理的手段。似乎这样就已经可以了？只要事先选择合理的利率和合适客户就解决问题了？可惜事实总比你想的更奇葩。数据是靠谱的，分析却可以不靠谱，人却可以更不靠谱，这点我不多说，大家都明白。互联网的大数据在这一点上是比不上传统的信贷风控手段的。那位和我聊天的老师在这一点上说的很有意思。他说，互联网金融做的客户，多半是银行不想做不愿做的，它们只是捡了别人不要的东西，哪天银行真想要了，买来就是。诚然这里面多少有些一厢情愿，不过前半句倒是事实。从一开始，互联网金融就选择了传统信贷所难以下手的市场。谨记这点便引出了为什么我要在前面说，互联网金融绝对不能放松贷中和贷后的风控。而恰巧，大数据能帮互联网金融做到的最棒的部分，还就是贷中和贷后。关于贷中管理，这位老师讲了一个很有意思的案例。他提到有某家金融机构，使用大数据监控某个区域内企业的流水，如果某段时间流水出现了异常，那么他们就会派人去调查具体发生了什么事。

7. 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。

8. 大数据能帮助互联网金融建立风控吗

　　众所周知，互联网金融的核心在于风控，权威的大数据征信体系，可以更好地解决目前互联网金融行业面临的风控问题，降低互联网金融平台坏账的几率，进而有效促进普惠金融行业健康蓬勃发展。
　　在大数据风控系统渐成互联网金融企业标配的当下，充分利用大数据力量，形成若干纲领性行业文件或指导意见，有效促进风控产业走向规范化和组织化，包括纷争不已的网贷评级等行业标准化，以及亟待优化行业自律等热门议题，都可能会有不小的想象空间。