互联网金融风控辛苦

1. 互联网金融风控能够转型做什么

如果是资深的风控，熟悉业务模式、交易结构和风险要素，BD、金融产品甚至总经理都可以做。如果只是过过审批流程收收材料那种，建议依然转型做运营、行政之类的基础操作岗吧

2. 保险公司内勤培训师岗位和小贷公司风控岗位哪个更有前途

你好，个人认为风控岗位更有前途，当下互联网金融方兴未艾，风控成了近来专的业内热门属，而这个窄众的行业同时也存在巨大的人才缺口。小贷公司的风控岗位也许会很辛苦，但给你带来的磨练会比内勤岗多很多，希望你参考。
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3. 互联网金融如何做风控

1，风险管理和风险控制。
风险管理：是指如何在项目或者企业在一定的风险的环境里，把风险减至最低的管理过程。它的基本程序包括风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评价等环节。
风险控制：是指风险管理者采取各种措施和方法,消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或者减少风险事件发生时造成的损失。所以其实风险控制是风险管理中的一个环节。
2，互联网如何做好风控：
（1）首先，了解风控体系的建立是打算以哪种形态存在？线上审核、线下审核还是线上线下结合模式？首先不太建议纯线上风控审核，基本目前市场还是要以线上评分机制与线下风控结合为主，如果纯线上风控审核，对于风控而言难度还是相当大的，那么真实性、道德风险、合规性等都需要防范的，一旦投资者的资金出现问题，止损难度和费用都会相应增加，纯服务平台，是否承垫付投资人损失，那么对平台会有相当大的预期风险，如果不承诺垫付，那么市场投资者的粘合度、信任度等问题就需要解决，对于互联网金融平台发展势必会受阻，需要承受的是长期的市场适应能力，当然也不排除有些：非结构化产品特殊可行性模式；
（2）但是不得不说，互联网金融也是一种传统模式的颠覆，传统的金融模式：投资者、服务平台（P2P）、融资者，对于一端的投资来分析，互联网金融公司，是一个快捷有效的一个投资方式，操作的安全性、可控性、稳定性比较重要了；对于另一端借款分析，是否会有信用风险和道德风险出现，对于一个金融企业来说就至关重要，还是一个‘风控点’的问题。
（3）然后公司应考虑进入市场方向、目标客户群体，打算以金融产品为市场导向，再去考虑风控掌握方向，先要把战略目标确定了，才能去确定有效的风控体系建立、市场推广方向等，现在就有很多家互联网背景的公司，他们的风控方向，目标人群是明确的，当然他们的互联网背景，也为他们带来了很多的优势，就是多年的用户和商户的数据累计，可以明确的进行数据分析、轨迹消费习惯测算，O2O供应链环节把控、产业链上下游控制等等的防范措施，这就是他们的风控把握明确方向。

4. 互联网金融风控模式都有哪些

目前国内互联网金融的风控模式不尽相同，通常来讲，互联网金融公司风控体系一版般包含以下几种权：1，出借人自担风险模式
2，平台保证模式
3，风险备用金模式
4，债权转让，风险备用金模式
5，抵押，风险备用金模式
6，担保机构担保模式
7，金融机构信用，担保机构担保模式
8，小额贷款担保模式。同时，为了尽可能降低风险，目前国内主流互联网金融平台大多选择了和专业的第三方风控软件提供商合作的模式，将自有模式和三方结合起来，比如国内的主流互联网金融平台都在使用的同盾风控风控反欺诈服务。

5. 互联网金融风控怎么做

中国互联网金融风控一般都是线下专业风控团队进行风控的，像精融汇，版借款需求都是由专业风控权团队把关，针对每个贷款客户，都会进行线下考察、资料审核、背景调查以及还款能力测试等，确保融资项目的真实可靠性，然后再移植至线上让投资人进行投资。

6. 银行风控与互联网金融风控区别在哪里

红象金融CEO林士强认为，银行的风控模型的出发点主要是测量借款方的还款能力，即借得起多少钱和还得起多少钱，也就是对借款方做个评级。一般来讲，模型都包含了两部分的评判，即客观性的和主观性的。客观性的主要是数据类型，能量化的。如公司的年度审计财务报告，银行流水，缴税金额等，这些数据放在已设定好的模型里就能给出个分数或等级，做为参考。但光靠客观数据还不够，比如说这公司所在的行业是淘汰落后的行业（如钢铁、水泥等），那么评级可能需要有些降级，再比如说公司的管理人在该行业的经验年限的长短，都会影响到这家公司的风险，所以这部分就得靠人为主观的去做些调整。
互联网金融风控主要分为三类：第一类也是较普遍的，大多数都还是参照银行或金融机构的风控标准，再结合自己的数据基础及模型做些调整，但大体上还是偏传统方式的；第二类即是利用大数据的，目前这类都算是在尝试阶段，并只能做些贷款金额较小的业务，基本上都不敢大规模的放开来做；第三类是以互联网思维来做风控，比如说有不少做大学生消费信贷的平台，利用了借款人的强关系网络，作为风控的一个重要评判标准之一。当然这在一定的小金额范围内是能起到作用的，一般人也不希望借个几千元不还然后被所有朋友、家长、老师等都知道，这个违约成本也太高了。但对选择大学生市场的平台来说，本身就选择了一个没有主动收入来源和还款能力较低的群体，所以肯定会有一定的坏账率的。现在整个市场也还没经历过一个完整的贷款周期，这种风控手段的有效性也还无法正确评估。

7. 互联网金融风控该怎么玩

互联网金融的合规性在逐年增强，这一点早已毋庸置疑，去年行业管理办法落地后专，合规与稳健成为了属平台发展新的代名词。在经历三年的粗放期后，市场里圈占市场、一方独大的扩大规模现象已不见踪影，而行业风险高发和是监管滞后带来的各种乱象层出不穷。“我家贷”认为，在完成了粗放到合规的华丽转型后，“风控”是互联网金融的核心，也是制胜的法宝，而风控能力的强弱与否主要体现在以下三个方面：1、平台前期的资质筛选能力；2、平台业务模式运营能力；3、平台后续风险控制能力。

8. 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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9. 互联网金融，风控真的很难吗

风控需要严格，认真做的话就不是很难，假如审核不仔细，以后就会出现问题

10. 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，适用于信专贷员模式，风控关键属点。

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