互聯網金融公司帳戶並發處理

㈠ 互聯網金融公司為推廣人員結算容易出現問題，用友薪福社的業務費用結算平台可以解決這類問題嗎

樓主你好，可以幫助互聯網金融公司解決這類問題，屬於用友旗下社會化專用工及業務費用結算屬外包雲服務商，可以為互聯網金融公司提供推廣人員的報酬返佣等業務費用結算。
互聯網金融公司存在大量的推廣人員，完成推廣工作後可需要發放相應的傭金。因此，結算時易出現發放不及時、結算不清等問題。
合作後，薪福社可以利用自身的業務費用結算，以及全國落地，助力金融企業解決現有問題，減輕公司業務費用結算負擔。
除此之外，還可以實現企業大體量業務合作目標。如果您的公司也存在業務費用結算方面的問題，可以嘗試和薪福社合作，細節可以咨詢一下薪福社的工作人員。
很高興為您解答，希望可以幫助到你。

㈡ 一般互聯網公司 如何進行高並發的架構

一、什麼是高並發
高並發（High Concurrency）是互聯網分布式系統架構設計中必須考慮的因素之一，它通常是指，通過設計保證系統能夠同時並行處理很多請求。
高並發相關常用的一些指標有響應時間（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查詢率QPS（Query Per Second），並發用戶數等。
響應時間：系統對請求做出響應的時間。例如系統處理一個HTTP請求需要200ms，這個200ms就是系統的響應時間。
吞吐量：單位時間內處理的請求數量。
QPS：每秒響應請求數。在互聯網領域，這個指標和吞吐量區分的沒有這么明顯。
並發用戶數：同時承載正常使用系統功能的用戶數量。例如一個即時通訊系統，同時在線量一定程度上代表了系統的並發用戶數。
二、如何提升系統的並發能力
互聯網分布式架構設計，提高系統並發能力的方式，方法論上主要有兩種：垂直擴展（Scale Up）與水平擴展（Scale Out）。
垂直擴展：提升單機處理能力。垂直擴展的方式又有兩種：
（1）增強單機硬體性能，例如：增加CPU核數如32核，升級更好的網卡如萬兆，升級更好的硬碟如SSD，擴充硬碟容量如2T，擴充系統內存如128G；
（2）提升單機架構性能，例如：使用Cache來減少IO次數，使用非同步來增加單服務吞吐量，使用無鎖數據結構來減少響應時間；
在互聯網業務發展非常迅猛的早期，如果預算不是問題，強烈建議使用「增強單機硬體性能」的方式提升系統並發能力，因為這個階段，公司的戰略往往是發展業務搶時間，而「增強單機硬體性能」往往是最快的方法。
不管是提升單機硬體性能，還是提升單機架構性能，都有一個致命的不足：單機性能總是有極限的。所以互聯網分布式架構設計高並發終極解決方案還是水平擴展。
水平擴展：只要增加伺服器數量，就能線性擴充系統性能。水平擴展對系統架構設計是有要求的，如何在架構各層進行可水平擴展的設計，以及互聯網公司架構各層常見的水平擴展實踐，是本文重點討論的內容。
三、常見的互聯網分層架構
常見互聯網分布式架構如上，分為：
（1）客戶端層：典型調用方是瀏覽器browser或者手機應用APP
（2）反向代理層：系統入口，反向代理
（3）站點應用層：實現核心應用邏輯，返回html或者json
（4）服務層：如果實現了服務化，就有這一層
（5）數據-緩存層：緩存加速訪問存儲
（6）數據-資料庫層：資料庫固化數據存儲
整個系統各層次的水平擴展，又分別是如何實施的呢？
四、分層水平擴展架構實踐
反向代理層的水平擴展
反向代理層的水平擴展，是通過「DNS輪詢」實現的：dns-server對於一個域名配置了多個解析ip，每次DNS解析請求來訪問dns-server，會輪詢返回這些ip。
當nginx成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增nginx服務的部署，增加一個外網ip，就能擴展反向代理層的性能，做到理論上的無限高並發。
站點層的水平擴展
站點層的水平擴展，是通過「nginx」實現的。通過修改nginx.conf，可以設置多個web後端。
當web後端成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增web服務的部署，在nginx配置中配置上新的web後端，就能擴展站點層的性能，做到理論上的無限高並發。
服務層的水平擴展
服務層的水平擴展，是通過「服務連接池」實現的。
站點層通過RPC-client調用下游的服務層RPC-server時，RPC-client中的連接池會建立與下游服務多個連接，當服務成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增服務部署，在RPC-client處建立新的下游服務連接，就能擴展服務層性能，做到理論上的無限高並發。如果需要優雅的進行服務層自動擴容，這里可能需要配置中心裡服務自動發現功能的支持。
數據層的水平擴展
在數據量很大的情況下，數據層（緩存，資料庫）涉及數據的水平擴展，將原本存儲在一台伺服器上的數據（緩存，資料庫）水平拆分到不同伺服器上去，以達到擴充系統性能的目的。
互聯網數據層常見的水平拆分方式有這么幾種，以資料庫為例：
按照范圍水平拆分
每一個數據服務，存儲一定范圍的數據，上圖為例：
這個方案的好處是：
（1）規則簡單，service只需判斷一下uid范圍就能路由到對應的存儲服務；
（2）數據均衡性較好；
（3）比較容易擴展，可以隨時加一個uid[2kw,3kw]的數據服務；
不足是：
（1）請求的負載不一定均衡，一般來說，新注冊的用戶會比老用戶更活躍，大range的服務請求壓力會更大；
按照哈希水平拆分
每一個資料庫，存儲某個key值hash後的部分數據，上圖為例：
這個方案的好處是：
（1）規則簡單，service只需對uid進行hash能路由到對應的存儲服務；
（2）數據均衡性較好；
（3）請求均勻性較好；
不足是：
（1）不容易擴展，擴展一個數據服務，hash方法改變時候，可能需要進行數據遷移；
這里需要注意的是，通過水平拆分來擴充系統性能，與主從同步讀寫分離來擴充資料庫性能的方式有本質的不同。
通過水平拆分擴展資料庫性能：
（1）每個伺服器上存儲的數據量是總量的1/n，所以單機的性能也會有提升；
（2）n個伺服器上的數據沒有交集，那個伺服器上數據的並集是數據的全集；
（3）數據水平拆分到了n個伺服器上，理論上讀性能擴充了n倍，寫性能也擴充了n倍（其實遠不止n倍，因為單機的數據量變為了原來的1/n）；
通過主從同步讀寫分離擴展資料庫性能：
（1）每個伺服器上存儲的數據量是和總量相同；
（2）n個伺服器上的數據都一樣，都是全集；
（3）理論上讀性能擴充了n倍，寫仍然是單點，寫性能不變；
緩存層的水平拆分和資料庫層的水平拆分類似，也是以范圍拆分和哈希拆分的方式居多，就不再展開。
五、總結
高並發（High Concurrency）是互聯網分布式系統架構設計中必須考慮的因素之一，它通常是指，通過設計保證系統能夠同時並行處理很多請求。
提高系統並發能力的方式，方法論上主要有兩種：垂直擴展（Scale Up）與水平擴展（Scale Out）。前者垂直擴展可以通過提升單機硬體性能，或者提升單機架構性能，來提高並發性，但單機性能總是有極限的，互聯網分布式架構設計高並發終極解決方案還是後者：水平擴展。
互聯網分層架構中，各層次水平擴展的實踐又有所不同：
（1）反向代理層可以通過「DNS輪詢」的方式來進行水平擴展；
（2）站點層可以通過nginx來進行水平擴展；
（3）服務層可以通過服務連接池來進行水平擴展；
（4）資料庫可以按照數據范圍，或者數據哈希的方式來進行水平擴展；
各層實施水平擴展後，能夠通過增加伺服器數量的方式來提升系統的性能，做到理論上的性能無限。

㈢ 互聯網創業公司如何應對高並發和 DDoS 攻擊

高並發和攻擊幾乎是每個互聯網創業公司都遇到的事情，尤其是電商行業在大促時期，這種狀況十分棘手。有朋友曾經在小紅書工作，之前大家一塊討論這個問題。小紅書對流量高並發和惡意攻擊也做過多種嘗試，後來借鑒國外很多互聯網公司經驗，嘗試將網站部署到騰訊雲計算平台上，利用負載均衡的CLB並發連接和擴容功能處理流量大批湧入 ,緩解伺服器壓力，效果還不錯的。

一般網站遭遇攻擊，攻擊者都是控制一個足夠大的分布式集群來發起攻擊，導致寬頻被打滿、IP會封，這種情況下雲計算T級DDoS防護能力就會起到有效抵禦功能，避免IP被封、帶寬被打滿。像谷歌這種比較大的公司都有自己自建強大穩定的基礎設施，投入大、維護成本高，技術含量還要過硬，但一般互聯網創業公司原有伺服器資源有限，卻又難以應付隨時遭遇高並發和攻擊現狀，為了節約成本精工主要業務，很多公司把網站部署到雲計算，省去很多麻煩，這也算是一種經驗借鑒吧。

㈣ 互聯網金融企業面臨哪些風險

1、法律風險
在諸多的法律風險中，容易涉嫌非法集資是最大的風險。無論是異化了的P2P網路借貸融資還是互聯網公眾小額集資形式其運營缺乏法律依據，現有的制度沒有明確其性質而處於法律的灰色地帶。現實中也出現了許多假借P2P網路平台而進行非法集資的事件，如天力貸案、鄭旭東案、網贏天下倒閉事件等。淘寶上也先後出現過公開銷售未上市公司股份和PE基金份額的事件。由於其向超過200人的不特定對象公開推薦、發行證券且未經審批，按照證券法兩者都已構成「非法證券活動」，均被證監會叫停。除此之外，法律風險還體現在利用互聯網金融從事洗錢活動、個人信息的泄露、擅自發行公司、企業債券、經營者挪用資金、職務侵佔、以非法佔有為目的進行虛假融資而可能構成詐騙罪或者合同詐騙罪等刑事法律風險。
2、市場、信用風險
雖然互聯網金融的發展異常火熱但細分各種業態的市場成熟度卻參差不齊，例如第三方支付機構在行業中的布局已經呈現雛形，出現了「精耕細作」的情景；P2P網路借款平台則依然在「跑馬圈地」；以阿里小貸為代表的網路小額貸款公司各自依靠集團公司的電商平台，相互之間的競爭似乎並不激烈。同業競爭、知識產權保護的風險與面對市場的壟斷、不正當競爭並存。在信用比較缺失的背景下，也面臨著籌資人使用虛假的身份信息獲取資金、違規、違法使用貸款資金導致無力還款等風險。而造成違約或者惡意拖延之後，由於交易各方各處異地、訴訟成本高企等各種因素，也難以對違約人構成實質性懲處。熱議的多數互聯網理財產品利用的是同業存款市場和一般存款市場利率價格之差，隨著利率市場化改革推進以及湧入資金增加攤薄收益，產品盈利空間將逐漸縮小。銀行存款利率與市場利率之間的巨大差別是貨幣基金發展的主要動力，但其也仍存在破產清算風險。
3、經營風險
經營風險指公司內部治理不到位、程序與治理流程不完善、人員的失誤或舞弊、系統的失靈或缺陷等因素造成的風險。互聯網金融兼具金融企業與互聯網企業的風險要素。一方面可能客戶不熟悉、過量客戶的網站訪問等原因而造成風險。另一方面可能是來自互聯網金融安全系統及其產品的設計缺陷等因素，或者內部工作人員操作失誤等原因而造成較大的風險。2013年8月發生的「光大烏龍指」事件，彰顯了認識這一風險的重要性。尤其是對於無准入門檻、無行業標准、無監管機構的P2P網路借貸平台行業而言更是如此。
上述的分析僅僅是當互聯網金融初步發展階段所存在的風險，更多潛在的風險也會隨著其進一步成長逐漸暴露出來。互聯網金融已經具有了引發行業系統性風險的可能，例如依託於第三方網路支付的貨幣市場基金，在短短的幾個月內用戶便超過了8000萬，而該貨幣基金一旦產生基金份額贖回的障礙，就有極大的可能引發系統性風險乃至社會群體性事件。金融風險的累積如果不能及時控制並加以化解，則不可避免的出現金融危機。而且近年來，許多犯罪分子借互聯網金融之名實施犯罪行為，尤其是非法集資行為持續高發。因此有必要對互聯網金融進行監督管理，以維持金融安全、防範金融風險和保護人民群眾財產安全。

㈤ 為什麼互聯網金融公司經常拿錢跑路

目前已經明確互聯網金融風險主要有三類：
第一是信用違約風險，即互聯網理財產品能否內實現其承諾容的投資收益率。第二是期限錯配風險，即互聯網理財產品投資資產是期限較長的，而負債是期限很短的，一旦負債到期不能按時滾動，就可能發生流動性風險。第三是最後貸款人風險。

綜上所述，充分考慮各種潛在風險，筆者認為像共投網這樣的藝術品眾籌理財產品值得我們學習，給了我們一種新思路。

㈥ 互聯網金融的典型案例

四大商業銀行推出的網上銀行，騰訊推出的微信聯合人保財險的手機端支付，淘寶聯合天弘基金開發的余額寶，還有包括：易付寶、百付寶、快錢等多家第三方支付平台。
2013年全球私募股權與互聯網金融相關的領域延續了過去幾年的火熱。僅5月份，Twitter宣布收購大數據創業公司Lucky Sort；IDG宣布兩宗與虛擬貨幣相關的投資；微軟擬出資10億美元收購Nook Media公司數字資產。
2014年7月國內某P2P公司完成C輪融資，三年內累計融資金額超6億元。C輪融資主投資方是蘭亭投資，為新加坡主權投資公司淡馬錫子公司。此外，前兩輪投資方光速安振中國基金、紅杉資本、凱鵬華盈中國基金都追加了投資 微金融又稱微信金融 ，是2012年左右新興的一種金融模式。即藉助微信等典型的社交媒體平台，為用戶提供相對理財，投資，貸款等規模較小的金融行為環境，一般情況下，指的是為中小微企業、創業者、個體工商戶、小額投資者等提供的金融服務。日前有第三方平台發布了微信金融平台排名，以其中名列前位的「閃電借款」為例，2015年第三季度財報顯示，其閃電借款平台7、8、9三個月撮合交易額分別有1.95億、2.28億、2.67億，增長極其迅猛。
隨著微金融信息服務體系的不斷壯大，微金融信息服務的概念也在擴大，現在其最為准確的定義是：專門向小型和微型企業及中低收入階層提供的，小額度的、時間短的、可持續循環的微金融產品和服務的活動。」
微金融信息服務的特點有兩點：一是以中小微型企業以及貧困或中低收入群體為特定目標客戶；二是由於客戶有特殊性，它會有適合這樣一些特定目標階層客戶的金融產品和服務。 以規模龐大的線下POS收單市場來說，越來越多的第三方支付企業對線下收單市場的拓展，未來線下支付將給整個綜合支付市場格局帶來重要影響。

㈦ 互聯網金融公司倒閉了、捲款逃跑、一夜間消失怎麼辦

目前我國互聯網金融仍在發展的初級階段，業務模式還不成熟，容易突破非法集資等回監管底線。」答一方面在經濟下行周期，互聯網金融面臨較大的風險壓力，另一方面互聯網導致去中間化和去中心化，容易被洗錢等犯罪行為所利用。
行業高速發展但問題頻生，對於不斷上演的P2P倒閉跑路潮，業內人士表示，這種冰火兩重天的景象屬於成長期的「煩惱」。破除這些「煩惱」，及時快速監管大有可為。
1、必須加強監管，防患於未然；2、對捲款逃跑的互聯網金融公司應加大處理力度，追繳其非法所得。

㈧ 互聯網金融公司如何做賬、建賬

現金日記賬、銀行日記賬、明細分類賬、總帳四大基本賬簿。 庫存、固定資產以及往來賬款根據業務量多少決定是否單設各自明細賬進行管理核算。

㈨ 優秀的互聯網金融公司，都是怎麼玩大數據風控的

現在一提起互聯網金融行業、Fintech領域，人工智慧、大數據風控的熱度就直線飆升。許多交易規模比較大的互聯網金融公司都在努力發展大數據風控技術，以構建提供普惠金融服務的能力。
那麼，這些優秀的互聯網金融公司，都是怎麼玩大數據風控的呢?
陸金所：KYC 2.0系統
精準判斷投資者的風險承受能力
陸金所自成立起就引進國際領先的第四代風險管理系統，借鑒平安集團經驗，形成了成熟的風險管理數據模型。其近日又推出了KYC 2.0系統，力求通過大數據技術、機器學習以及金融工程等方法，建立完整的互聯網財富管理平台投資者適當性管理體系，在資金端對投資者進行「精準畫像」，並提供智能推薦服務。
據了解，KYC2.0系統在原有的保守、穩健、平衡、成長、進取五大類型基礎上對投資者風險承受力評估結果進行量化，每位用戶都會獲得專屬的風險承受能力分值，又稱「堅果財智分」，對投資者風險承受能力的判斷更精準。
點評：量化數據信息，進行大數據建模。
風控最好的數據還是金融數據，例如年齡、收入、職業、學歷、資產、負債等信用數據，這些數據同信用相關度高，可以反映用戶的還款能力和還款意願，這些數據因子在風控模型中必不可少，權重也很高，是風險評估最好的數據。
所以，陸金所以平安集團經驗為基礎運用到的大數據風控，使用的是圍繞用戶周圍的信用數據，這些數據的特點是和用戶的信用情況高度相關，可以作為一個重要因子進行錄入，對其個人進行打分，再對其進行個體分析，最終得到一個綜合評分，這就對用戶進行了一個精準的風險承受能力評判。
民貸天下：拓寬數據維度
實現純線上智能化服務
民貸天下基於穩健、安全、規范的風控理念，其風控部門確定了「風控從嚴」原則，設定了借款審查、貸中管理、貸後跟蹤等風控流程。目前，民貸天下正全力推進全智能化建設，構造一個完整的、從資產端到平台端的全鏈路大數據風控系統，通過對人工智慧、大數據分析、知識圖譜、區塊鏈等技術的運用，為平台運營及業務發展提供強大動力。
在傳統數據之外，民貸天下還不斷拓展數據維度，如在用戶授權下，對用戶社交數據、訪問時間、相關認證、通訊記錄等數據整合分析，並且與螞蟻金服、芝麻信用、前海徵信、同盾等第三方機構緊密合作，進一步豐富對用戶的數據畫像，使民貸天下的大數據風控系統更加精準，從而實現從客戶申請、受理、審核、授信、放款到貸中貸後管理等純線上智能化服務。
點評：拓寬數據維度，是對傳統風控的補充。
傳統風控模型已經不能適應復雜的現代風險管理環境，特別在數據信息錄入維度上，影響用戶信用評分的信息較多，很多都沒有引入到風險評估流程。而大數據風控可以提供全面的數據(數據的廣度)，強相關數據(數據的深度)，實效性數據(數據的鮮活度)。
民貸天下利用這樣的大數據風控，通過與第三方合作等方式，將內部數據以及原有數據打通和整合之後，就會影響風險評估結果，提升信用風險管理水平，客觀地反映用戶風險水平。這些多維度、全面的信息正是大數據風控的優勢所在，同時也是對傳統風控一個很好的補充，進一步實現智能化服務。
真融寶：以數據介質為主
構建數據和模型演算法的核心技術
真融寶以數據介質為主，利用分布式計算處理數據，以公眾互聯網的全網為平台，以全網收集的數據來補充內部網集成的數據。並且在用戶數據方面，對每個新進用戶建立一份電子檔案，對每名用戶投資需求進行了解登記，並對每一筆資金進行多重備份，形成動態的用戶資金數據。
除此之外，真融寶還利用大數據進行決策，將金融活動轉化為智能數據處理活動，降低人為因素的干擾，提高風險評估、分析和預警能力，大數據提供的信息使得真融寶的決策更加科學智能化，對於風控的精準度控制起到非常大的幫助作用。
點評：數據和模型演算法，可建立實時風險管理視圖。
大數據的數據採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果、壞種子數據，真融寶可以通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力，提升量化風險評估能力。
數據、技術、模型、分析將成為信用風險評估的四個關鍵元素，其背後的力量就是大數據的技術和分析能力。真融寶利用大數據的風控能力，實時輸出風險因子信息，提高了風險管理的及時性。
一直以來，風控都是金融機構的生命線。從陸金所、民貸天下、真融寶這三家互聯網金融公司為例，預計在未來，可能每家做借貸類的互聯網金融公司都會發展出屬於自己的一套大數據風控體系，並且隨著互聯創業公司的業務數據越來越大，數據基礎會逐漸扎實。