北京金融風控公司

Ⅰ 哪家公司的金融風控系統做的好

推薦布爾數據。
布爾數據是一家智能風控產品提供商。擁有業內專業的AI風控引回擎技術，將機答器演算法的有監督及無監督演算法融合為契合國內市場實際情況的全監督演算法。結合現在主流的多種模型演算法，對多維度數據之間的關聯度進行分析，並以獨有技術經驗和超強的資源整合能力，做到分行業分場景預測，具有極高的准確度和覆蓋度，評分質量高於同行60%。

Ⅱ 金融風控模型有哪些公司做的好

你好，金融風控模型目前做的好的公司有新湖財富等公司。

Ⅲ 在國內哪家金融機構風控做得比較好

大數據風控主要有兩點，一是風控模型，2是數據，有螞蟻金服，京東金融等，阿爾法象，芝麻信用，錢海證信，考拉證信，這些企業有自己的風控公司，他們在這各領域上，我個人認為是做的非常好的。

Ⅳ 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。

Ⅳ 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。

Ⅵ 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

Ⅶ 金融風控平台哪家好

根據描述，推薦布爾數據（申請試用：8rr.co/zELk），一家智能風控產品提專供商。
擁有業內屬專業的AI風控引擎技術，將機器演算法的有監督及無監督演算法融合為契合國內市場實際情況的全監督演算法。結合現在主流的多種模型演算法，對多維度數據之間的關聯度進行分析，並以獨有技術經驗和超強的資源整合能力，做到分行業分場景預測，具有極高的准確度和覆蓋度，評分質量高於同行60%。

Ⅷ 各位認為哪個金融類公司風控做的好

宏亞金融這塊應該做的比較好~

Ⅸ 大數據金融風控解決方案哪些公司可以提供

我們就是可以的，大數據風控即大數據風險控制，是指利用數據分析和模型進行風險評估，為金融行業和個人用戶提供全方位的安全保障。
大數據風控流程的建立主要分為四個階段：數據收集、數據建模、構建客戶評分體系及監測分析。收集到海量數據後，需經過大量的清洗、探索與抽樣，運用靈活策略來交叉匹配並綜合分析，構建出客戶評分體系。
基於先進的風控分析模型，以及准確、穩定、實時更新的豐富數據源，利用精密演算法和靈活策略進行綜合高效的監測分析，保障業務平台健康穩定運行。