① 消费金融公司怎么做风控
风控模型是在良好的建立风控体系、风控评定方式、评分机制等基础上，进行有效的数据分专析及评分体系，属就是建立常用的风控模型方式。目前来看，国内的消费金融搭建风控模型主要有两种方式：一是自己搭建，二是直接使用三方供应商。比如目前消费金融公司广泛使用的杭州同盾的风控产品和服务。当然，更多的消费金融公司都会选择将两者结合起来，优化模型，提升效果。
② 金融科技一线调查（1）：消费金融的大数据风控怎么玩
金融的核心是风控，做大数据风控，其实是件苦差事。P2P公司拍拍贷前三轮融资中绝大部分的资金都投入到了自主研发的"魔镜"风控系统——系统数据库里也有近千个变量来评估借款人信用，目前平台发放的贷款平均周期是10个月，至少要5到6个周期，才可以保证模型验证训练的有效性。那么，怎么来防范用户多头负债的风险呢?拍拍贷决定开放数据，信息共享。“希望未来能够对每个人个性化的来识别、授信和定价。”拍拍贷CEO张俊表示。
大数据风控的背后有着这样的逻辑——以央行征信数据为基础，辅以自身采集的大量数据，建模，不断反复训练验证，直到模型有能力快速处理大规模用户的信贷审批需求。
犹如硬币的两面，记者调查中发现，目前行业内并无统一的坏账判定标准，各家机构对自身坏账率也是讳莫如深。更有公司，没有经过长周期的数据采集和系统迭代，外包系统，急于上线，大数据风控成了营销的噱头。
与此同时，一些企业基于自身大数据模型，开始涉足征信。浦发银行战略发展部总经理李麟认为，消费金融属于传统的“银行系基本产品”，“线下信用都不过关，更何况线上”，同时征信数据信息采集的合法性和客户的隐私安全都亟待法律的完善。李麟表示，“良好的信用关系应当在制度规范下，线下先形成再推至线上，这样的效果比直接在线上建立要好。”
③ 消费金融风控手段有哪些有效果好的风控系统吗
当然有啊，我现在在用的风险控制系统效果就挺不错的，就是杭州同盾科技的风控系统，他们在风险控制方面做的比较领先。
④ 消费金融的大数据风控怎么玩
可以接入第三方大数据公司的风控方案，通过对用户行为大数据的挖掘和分析版，可以分析到群体用户或个权体用户的行为标签，比如，日常消费行为标签、出行标签、兴趣爱好标签、资产理财标签等，通过这些标签可以形成该用户的行为画像，以此来为风控提供决策。比如，透过大数据可以看到该用户经常在高端商城购买奢侈品，并且ta在其他平台的信贷记录中无不良情况，这就在一定程度上表明该用户的收入和消费级别定位，在授信时可以作为参考，从而实现既给ta充分授信，提高ta的消费能力的同时，又把授信风险降到了最低，防止欺诈、拖欠等行为出现。
⑤ 消费金融风险控制一般选用哪种风控系统比较好
消费金融风险控制系统应具备以下三点：
1、贷前审核
个人/企业基本信息检查、不良信息扫描/关联人不良、多平台借贷申请/负债检测、识别团队骗贷/机构代办、针对性专家风控模型
2、贷中复查
用户的多维度数据、贷中风险预警
3、贷后监控
信息恶化监控、借新还旧监控、借款人常用地监控
市面上比较好的有：智金工、互融云、长亮等
这里引用一下智金工科技的风险管理系统介绍：
（1）面向业务需求的变化
风险管理系统充分考虑风控业务支持的灵活性，通过规则引擎和工作流引擎能够支持业务过程及风险控制策略的持续改进。
（2）集成与整合
风险管理系统全面考虑企业应用系统环境中的集成需求，在内聚丰富的风险控制管理功能的同时，以高内聚低耦合的形式与其它的业务系统无缝集成。
（3）可管理性
风险管理系统提供了面向系统维护任务的管理功能，如：系统资源监控、性能分析、日志管理、权限管理、作业调度、决策引擎等；通过系统报表模块提供了丰富的面向业务处理的管理功能，如：统计分析、绩效考核、数据分析等。
（4）开放性
风险管理系统采用开放技术，具有操作系统无关性(支持Unix/Linux等)、数据库无关性(支持Mysql、Oracle、DB2、SQLServer等)、标准化的J2EE企业应用技术架构(支持WebSphere、WebLogic)等开放特性。
（5）安全性
作为面向消费性信贷风险控制业务的应用系统，系统采用完整的安全机制设计，保证用户业务在可靠的环境中运行。
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⑥ 大数据风控有哪些优点
风控是金融行业的核心业务，大数据风控是对多维度、大量数据的智能处理，批量标准化的执行流程，通过全方位收集用户的各项数据信息，并进行有效的建模、迭代，对用户信用状况进行评价，可以决定是否放贷以及放贷额度、贷款利率 。大数据风控更能贴合信息发展时代风控业务的发展要求；越来越激烈的行业竞争，也正是现今大数据风控如此火热的重要原因。比如浅橙科技，他们有自主研发的HAS风控体系，以风控技术、大数据应用技术为核心，搭建了大数据机器学习架构，能够用先进的人工智能和机器学习技术进行自主挖掘，迭代更新，为金融机构和用户提供更专业、更智能的服务。
大数据风控优势
01 数据量大
这也是大数据风控宣传的活字招牌。 根据公开资料，蚂蚁金服的风控核心CTU 投入了2200多台服务器，专门用于风险的检测、分析和处置。每天处理2亿条数据，数据维度有10万多个。
02 数据维度多
传统金融风控与大数据风控的显著区别在于对传统金融数据和非传统金融数据的应用。传统的金融数据包括上文中提及的个人社会特征、收入、借贷情况等等。而互金公司的大数据风控，采纳了大量的非传统金融数据。比如阿里巴巴的网购记录，京东的消费记录等等。
03 双重变量降低主观判断误差
大数据风控在运行逻辑上不强调强因果关系，而是看重统计学上的相关性。
除了传统变量（即传统网贷公司房贷审批的经验判断），还纳入了非传统变量，将风控审核的因果关系放宽到相关关系，通过互联网的方式抓取大量数据之后，进行系列数据分析和筛选，并运用到风险审核当中去。这样不仅能简化风控流程，提高审批效率，而且能有效避免因为认为主观判断的失误。
04 适用范围更广
中国的互金服务的客群可简单分为：无信贷历史记录者和差信贷历史记录者。他们没有征信报告或金融服务记录，对传统金融机构而言，他们的风控审核助力有限，同理，学历、居住地、借贷记录这些传统的强金融风控指标可能在面对无信贷记录者和差信贷记录者时都会面临同样的问题。而互金公司可可以通过其他方式补充新的风控数据来源，并且验证这些数据的有效性。
⑦ 消费金融风控手段一般有哪些呢
目前主要有以下几种：1，出借人自担风险模式 2，保证模式 3，风险备用金模式 4，债权转让，风险备回用金模式 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，为了最大程度降低风险，大多选择了和第三方风控软件提供商合作的模式，答将自有模式和三方结合起来，比如同盾反欺诈服务，应该是目前的首选了。
⑧ 消费金融系统风控有哪些
目前新创易消费金融系统的风控都是基于大数据模型之上的。专业的反欺诈系统，上百万的数据沉淀。使得 1，出借人自担风险模式 2，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。这八种模式，都能很好的做到有效的风控
⑨ 消费金融的主要风控点有哪些
风控点主要是指的是风险部分
主要是 1，出借人自担风险模式 2，保证模式 3，风险备用金模式 4，债权转让，风险备用金模式