⑴ 消費金融的主要風控點有哪些
風控點主要是指的是風險部分
主要是 1，出借人自擔風險模式 2，保證模式 3，風險備用金模式 4，債權轉讓，風險備用金模式
⑵ 消費金融系統風控有哪些
不同服務應該有不同的風控吧，我們只合作過智金工，他們那邊是「基於大數據上的貸前評估審核、識別欺詐風險，貸中進行風險監控和預警，貸後進行催收跟蹤」。如果想了解他們的風控，建議跟他們那邊的人談談。
⑶ 消費金融，風控問題怎麼解決
在 互 聯 網 金 融 2 . 0 時 代 ， 風 控 是 重 中 之 重 。 而 星 橋 數 據 的 " 壹 貳 信 用 " 對 數 據 采 用 統 一 管 理版 ， 將 社 保 信 息權 、 銀 行 流 水 信 息 、 支 付 信 息 、 電 商 消 費 信 息 、 違 約 信 息 等 多 維 信 用 數 據 集 中 統 一 管 理 ， 從 多 個 數 據 維 度 解 讀 信 用 狀 況 ， 實 現 信 息 數 據 " 預 防 " 去 偽 存 真 。 " 壹 貳 信 用 " 對 數 據 的 控 制 ， 采 用 多 分 支 集 中 管 控 ， 多 角 色 分 權 管 理 ， 如 信 貸 專 員 收 集 數 據 並 對 黑 名 單 審 核 ， 信 貸 經 理 針 對 大 量 的 數 據 選 取 ， 風 控 總 監 則 針 對 數 據 的 分 析 管 理 。
⑷ 消費金融目前的競爭格局是怎樣的
互聯網技術加速了我國消費金融市場的轉型，線上授信的方式和速度給了消費者不同以往的消費體驗。目前的行業格局正呈現出銀行系、產業系、電商系、P2P系等多線系網路鏈條的擴張發展格局。1.2010年，第一批銀行系試點消費金融試點的公司，如北銀、捷信、中銀和錦城等;作為最早的一批，大部分都帶有很強的實驗性質。2.2013年，第二批產業系試點消費金融公司，如蘇寧、海爾等;供應鏈核心企業入場，主要出於促進銷售。3.在2014年，互聯網電商系悄然入局，紛紛涉足消費金融，如京東推出了「京東白條」，阿里推出了「天貓分期」、「螞蟻花唄」等產品。4.2014年後，日益壯大的P2P網貸平台看準機會爭相入局，許多民間資本開始在這一領域試水，雖然很多公司沒有使用「消費金融」一詞，但其所從事的業務與消費金融並無區別
⑸ 消費金融風控手段一般有哪些呢
目前主要有以下幾種：1，出借人自擔風險模式 2，保證模式 3，風險備用金模式 4，債權轉讓，風險備回用金模式 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，為了最大程度降低風險，大多選擇了和第三方風控軟體提供商合作的模式，答將自有模式和三方結合起來，比如同盾反欺詐服務，應該是目前的首選了。
⑹ 消費金融風控手段有哪些有效果好的風控系統嗎
當然有啊，我現在在用的風險控制系統效果就挺不錯的，就是杭州同盾科技的風控系統，他們在風險控制方面做的比較領先。
⑺ 消費金融風險控制一般選用哪種風控系統比較好
消費金融風險控制系統應具備以下三點：
1、貸前審核
個人/企業基本信息檢查、不良信息掃描/關聯人不良、多平台借貸申請/負債檢測、識別團隊騙貸/機構代辦、針對性專家風控模型
2、貸中復查
用戶的多維度數據、貸中風險預警
3、貸後監控
信息惡化監控、借新還舊監控、借款人常用地監控
市面上比較好的有：智金工、互融雲、長亮等
這里引用一下智金工科技的風險管理系統介紹：
（1）面向業務需求的變化
風險管理系統充分考慮風控業務支持的靈活性，通過規則引擎和工作流引擎能夠支持業務過程及風險控制策略的持續改進。
（2）集成與整合
風險管理系統全面考慮企業應用系統環境中的集成需求，在內聚豐富的風險控制管理功能的同時，以高內聚低耦合的形式與其它的業務系統無縫集成。
（3）可管理性
風險管理系統提供了面向系統維護任務的管理功能，如：系統資源監控、性能分析、日誌管理、許可權管理、作業調度、決策引擎等；通過系統報表模塊提供了豐富的面向業務處理的管理功能，如：統計分析、績效考核、數據分析等。
（4）開放性
風險管理系統採用開放技術，具有操作系統無關性(支持Unix/Linux等)、資料庫無關性(支持Mysql、Oracle、DB2、SQLServer等)、標准化的J2EE企業應用技術架構(支持WebSphere、WebLogic)等開放特性。
（5）安全性
作為面向消費性信貸風險控制業務的應用系統，系統採用完整的安全機制設計，保證用戶業務在可靠的環境中運行。
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⑻ 消費金融公司怎麼做風控
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，進行有效的數據分專析及評分體系，屬就是建立常用的風控模型方式。目前來看，國內的消費金融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。比如目前消費金融公司廣泛使用的杭州同盾的風控產品和服務。當然，更多的消費金融公司都會選擇將兩者結合起來，優化模型，提升效果。