互联网金融协会风控

❶ 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内一般包含以下几种容：
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。

❷ 互联网金融协会可以清除大数据风控么

互联网金融（ITFIN）是来指传统金源融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。任何投资都具备风险，不仅是在互联网的金融领域里存在。大数据的主要作用，是针对以往及现在的金融情况，进行数据分析，得出结果，预测未来金融方向的走向。但是，金融除了受到经济发展的影响之外，也受到政治的影响。因此，只是靠大数据是无法对互联网金融进行控制，只能是最大化的规避风险，最小化的降低损失，获得高回报的收益。

❸ 互联网金融如何做风控

互联网如何做好风控：

（1）先要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。
不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）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）互联网金融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。
扩展阅读：

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。

❹ 现在互联网金融的风控模式主要有哪些

一、担保机制
二、大数据构建风控模型
三、风险准备金模式
四、分散模式
比较成熟而且安全的是履约保证保险类，我用的米缸就有

❺ 中国互联网金融十大风控平台名单2016

找排名好的就行了，可以查看网贷封神榜

❻ 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，专风控关键点。

风控关键点：属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

❼ 中国互联网金融协会可以清除贷款数据风控吗

呵呵，那就是瞎逼忽悠的玩意

❽ 中国互联网金融协会可以清除大数据风控么

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，内可以更好地解决目容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。

❾ 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。