數據化風控銷量如何

❶ 我來數科（我來貸）的智能風控管理做得怎麼樣

不錯的。
風控算是金融產業發展的基石了，我來數科（我來貸）的智能風控管理還是做得蠻好的，其擁有自主研發的大數據處理平台，每天可以處理上百億次的數據訪問，支持萬億級數據實時計算，可在秒級內整合和分析大數據，通體而言還是蠻厲害的！
亞洲領先的金融科技集團WeLab 匯立集團提供多元化的金融科技服務
其中包括運營亞洲首批持牌虛擬銀行——WeLab Bank（匯立銀行）及其他純線上消費金融服務
在中國香港、中國內地和印尼市場均處於領先地位，擁有近5，000萬用戶以及超過700家企業客戶。
WeLab 透過自主研發的風險管理系統、專利隱私計算技術和領先的人工智慧技術，為消費者提供革新的金融服務
同時向各類金融機構及企業提供獨有的金融科技解決方案。
WeLab旗下在三地市場擁有八大品牌：在中國香港擁有純線上貸款先鋒「WeLend」和虛擬銀行「WeLab Bank（匯立銀行）」
中國內地品牌包括純線上金融科技平台「我來數科」、新銳租賃品牌「淘新機」、 全場景支付與智慧電子錢包「錢夾穀穀」
一站式金融科技服務商 「天冕科技」蔽游、精品分期購物平台「就享買」；以及在印尼與當地大型綜合集團Astra合資成立的金融科技公司「AWDA」並在當地推出純線上貸款平台「Maucash」。
明星投資陣容，迄今為止融資規模已超42億元，投資者包括安聯集團、建銀國際、世界銀行集團成員國際金融公司（IFC），馬來西亞國家主權基金、阿里巴巴創業者基金、紅杉資本、歐洲大型銀行ING等。
亞洲領先的金融科技集團WeLab（_立金融控股）宣布獲得全球領先的保險及資產管理公司安聯集團旗下的數字投資部門Allianz X投資近5億元人民幣（即7，500萬美元），初步完成其C-1輪融資。WeLab自2013年創立以來，屢獲全球知名投資者支持， 集團累計戰略融資金額已超過42億元人民幣。同時，WeLab與安聯集團正式達成戰略合作，攜手布局亞洲金融科技及數字化金融服務，WeLab將以科技創新為驅動，成為安聯集團在亞洲拓展的戰略合作夥伴。本次融資和戰略聯盟的達成，將進一步加速WeLab在泛亞洲金融科技領域的發展步伐，並更好把握近3萬億美元規模的亞洲數字金融服務潛在市場機遇。WeLab創始人及集團CEO龍沛智表示：「我和攔們非常高興安聯集團不僅作為投資者，更成為了WeLab 的戰略合作夥伴。這是一個在金融科宏棚銷技行業前所未有的『四方』共贏合作，結合了WeLab的創新科技和數字銀行、安聯集團的保險和資產管理，加上我們為亞洲用戶提供科技驅動的金融服務的共同願景下，未來將會有無限協同成長的可能性。」

❷ 怎麼做大數據風控方案

創建方案：

1、評分建模：風控部分；

2、IT系統：業務系統、審批系統、徵信系統、催收系統、賬務系統；

3、決策配置工具：即信貸決策引擎；

4、徵信大數據的整合模塊。

大數據風控系統的優勢是大數據驅動，兼容手動、自動審批、決策、後台管理。

❸ 大數據下的網貸風控，靠譜嗎

網貸大數據3個月會自動清除一次，只要用戶按時歸還欠款，或者及時還清逾期的欠款，那麼正常還款記錄、逾期記錄都會3個滲隱沒月清除一次。
如果沒有還清逾期的欠款，正常還款記錄3個月清除一次，逾期記錄則會繼續保留在網貸大數據中。只要用戶的網貸大數據中沒有逾期記錄和頻繁申請導致的多頭借貸，那麼用戶的網貸大數據就是良好的，這樣不會影響用戶後續申請網貸。
注意不要相信一些聲稱可以幫你清理大數據的人，網貸大數據只能優化，任何人都無法清理。
很多人逾期之後成了網貸黑名單，殊不知除了逾期之外，多頭借貸情況不好也是會被列入網貸黑名單，具體可以上：知曉查，檢測自己的多頭借貸情況，多頭借貸主要就是個人近期在貸款機構的申請情況，建議可以先讓自己緩一緩，三個月內停止所有借貸相關的操作，三個月後自然風險指數就會降低，黑名單也會消除。
(3)數據化風控銷量如何擴展閱讀：
網貸黑名單還能在哪裡貸款？
網貸黑名單就不要嘗試網貸了，只能試試去試試銀行抵押貸款。
網貸基本上都是信用貸，網貸黑名單信用已經不好了，自然無法再做網貸。
但是網貸黑名單是可以到銀行貸款的。因為只要沒有被銀行拉入黑名單，那就是可以去銀行申請貸款的。畢竟銀行在有人申請貸款的時候，查詢的主要是其徵信和抵押物，如果征攜鬧信大數據不好，雖然做不了信用貸款，有抵押物也是可以做質押貸款的。
若是滿足了銀行提出的貸款條件，又提供了充足的資料和合格的擔保，那即使網貸黑名單，成功辦到銀行貸叢納款還是可以的。
大家在平時也應該要注意保持好一個良好的信用，畢竟良好的信用對於日常生活都是非常重要的。

❹ 相比銀行傳統風控，大數據風控對比傳統風控有優勢嗎

相比銀行傳統風控，大數據風控對比傳統風控有優勢嗎？

相對於傳統風控，大數據風控在建模原理和方法論上並無本質區別，只不過是通過互聯網的紅利，採集到更多維的數據變數，通過分析數據的相關性來加強或者替代傳統的強因果關系。
建模原理和方法論上並無本質區別
大數據風控即大數據風險控制，是指通過運用大數據構建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示。

相雹談比傳統風控，大數據風控究竟有何優勢

以往傳統的風控需要N個工作日，而且經常是線下調查+調取央行個人徵信記錄的方式，耗時耗力。大數據風控基於線上大量的數據資源和強大的數據挖掘及分析能力，與傳統風控相比，具有數據覆蓋維度更廣，處理速度更快的優勢。

大數據風控可以取代傳統風控系統嗎？

可以肯定回答，絕對不會被替代。
現在審核中，大數據只能算作是傳統風控的一個參考點或者說是輔助作用。而且數據資源也是在傳統風控的審核過的業務基礎上採集的。
單純藉助大數據風控，而忽略傳統風控系統，顯然是不靠譜也是不可能的。
最好是可以以大數據風控為輔助手段，選擇具有風險引擎和規則引擎的"雙引擎風控"系統，不僅有自主學習能力，POC跑分也遠遠高於傳統的規則單引擎。

大數據風控與傳統風控有什麼不同？, 信貸大數據風控系統與傳統風控系統區別

傳統的風控系統比較簡單， 一套簡單的IT系統結合線上線下徵信，徵信數據來源局限，原理簡單，風險較大。
相對於大數據風控系統來說，由於大數據徵信評分原因，IT系統相對完善，數據來源來源徵信機構及互聯網各種平台相關數據。
大體有四部分功能：1、評分建模，風控部分；
2、IT系統：業務系統、審批系統、徵信系統、催收系統、賬務系統；
3、決策配置工具，即信dai決策引擎；
4、徵信大茄肆搭數據的整合模塊。
大數據風控系統優勢是大數據驅動，兼容手動、自動審批、決策、dai後管理。
鑒於大數據風控系統大大降低了風險，目前信dai行業，特別是小微金融機構大數據風控應用趨於普遍。神州融首推出了大數據風控平台、融360等也相繼推出了自己的風控系統。

阿里巴巴的風控相比較傳統銀行的風控有何區別？會更有優勢嗎

您好，專業金融風控平台 「紅途風控匯」為您解答：

1. 個人以為，阿里的風控相比傳統銀行的風控是有差距的。阿里作為一家互聯網公司，相關很多法律法規不完善，也就存在很多空子可以鑽。而傳統銀行作為國家調控的主要手段，它的風控顯然更成熟也更具安全性。

2. 目前來看，阿里的金融產品還是比較穩健的，因為其收益率並沒有超越紅線，相比p2p的高收益而言，相對安全。

傳統風控手段（經驗）會被星橋數據的金融大數據風控替代嗎？

應 該 說 是 各 有 千 秋 ， 星 橋 數 據 的 金 融 大 數 據 數 據 信 息 全 面 ， 為 信 貸 類 企 業 跟 個 人顫拿 提 供 黑 名 單 查 詢 、 身 份 驗 證 、 涵 蓋 網 上 消 費 痕 跡 、 銀 行 流 水 、 社 保 記 錄 、 交 稅 記 錄 等 查 詢 、 各 類 反 欺 詐 規 則 等 各 類 大 數 據 金 融 一 體 化 服 務 ， 可 以 說 是 傳 統 征 信 的 一 個 有 力 補 充 。

傳統風控手段會被大數據風控替代嗎？還是大數據只能用來輔助

應該是不會被取代的，或者說短期內不會被取代。二者處於不同的維度，不發生取代關系
有關風控，可以網路 紅途 風控交流學習。

中農信貸的大數據風控與傳統風控有什麼不同？有人專門了解過嗎？

中農信貸是用現代科技與人工結合的辦理業務，不同之處在於將現代科技技術運用到業務中去了。

大數據風控靠譜嗎？

大數據風控目前應該是前沿技術在金融領域的最成熟應用，相對於智能投顧、區塊鏈等還在初期的金融科技應用，大數據風控目前已經在業界逐步普及，從淺橙科技這樣的高科技企業，到交易規模比較大的網貸平台，再到做現金貸、消費金融的創業公司，都在通過大數據風控技術來控制貸款規模擴張中的風險。也就是說大數據風控是非常靠譜的。

❺ 相比銀行傳統風控，大數據風控對比傳統風控有優勢嗎

有很大的優勢，傳統的信貸風控主要以人工審批為主，人工審核一般需要2-3周以上時間才能實現放款，效率低下，流程繁瑣，互聯網金融往往小胡廳脊額量大，放款速度加快至關重要。面對個人信用體系不完善、惡意騙貸、壞賬和逾期、債務收回成本較高等諸褲滲多挑戰，用伏談自動化的數據智能風控體系來提升整個流程的效率是必然的發展趨勢。

❻ 大數據風控到底能不能拯救網路借貸

大數據風控到底能不能拯救網路借貸

自2007年被引入中國，P2P行業在國內已經走過了八個年頭。2013年，P2P行業正式進入爆發式發展階段。與此同時，行業開始出現大面積的風險事件。據網貸之家數據顯示，截止2015年9月24日，P2P行業問題平台數量累計已達653家。另外，有數據披露當前P2P行業的壞賬率正持續走高，一度達到了5%。風險事件的屢見不鮮使得P2P行業在發展的同時也飽受批評，而最為核心的風控更是成為整個行業懸而未解的難題。P2P網路借貸起源於英美，是一種基於互聯網的陌生人借貸模式，後被引入中國。最原始的P2P模式被稱為純線上模式，貸前、貸中、貸後及相關過程中的一切盡調、審核等都在線上完成。但這種模式得以成功的前提是擁有一套完善的徵信體系作為社會基礎。眾所周知，英美國家的民間徵信體系非常健全，民間更是不乏成熟的信用評級機構，為其P2P行業提供了發展的沃土。但是國內不論是社會信用環境還是民間徵信體系的建設都與英美天差地別，因而P2P被引入中國之後，為了適應國內市場，便由原始的純線上模式演變為線上線下相結合的模式。由於線上+線下模式的特殊性，導致國內P2P行業難以效仿西方國家以數據分析來建立風險模型，而是開發出了線上融資、線下風控的風控方式。當前國內的P2P行業風險控制主要在貸前及貸後兩個階段上強化。1、貸前：信用審核貸前的信用審核主要依靠線下完成，需要線下的風控人員或信貸員進行實地走訪，對借款人的實際生活、經營環境進行調查，清晰掌握其收入、負債等資產情況，以此預測出借款人的還款意願及還款能力。P2P雖然基於互聯網，但就目前來看，貸前盡調上使用的方法與傳統的小貸公司脊悄無異。這種模式在中國不完善的徵信環境中得以發展成熟，盡調數據也具備一定參考價值。但其劣勢也顯而易見，一是增加了P2P平台的人力和財力成本;二是對借款人的評估和預判往往依賴於風控人員的主觀判斷，因此從某種意義上來說，該借款項目風險是否把控得當與工作人員的經驗多少有一定關系。2、貸後：擔保增信對於P2P平台而言，一方面由於自身技術能力有限;另一方面則受限於嚴重的信息壁壘，因此在批復放款之後，難以監控借款人的真實經營狀況及借款款項的具體流向，導致項目不良率居高不下。為了最大程度地降低風險，99%的P2P平台都會強化貸後風險管理手段，亦即在最後階段引入擔保機構進行風險共擔。擔保機構會承諾對該筆借款項目進行全額本息擔保，一旦極端風險事件爆發，將由擔保機構對投資人進行本息償付，隨後再進行逾期、壞賬項目的追償及催收等後續工作。由於當前P2P行業普遍採用的風控模式均來源於傳統手段，過於依賴人工，難以有效規避從業人員在信審過程中可能出現的道德風險和詐騙風險。因此，P2P平台雖然在高呼創新風控，但實際上並沒有解決核心問題。換言之，風控難題依然是當前行業發展過程中一道難以跨越的坎。什麼是大數據風控隨著行業的發展，風險積聚問題的嚴峻愈發突出，越來越多的人開始呼籲行業摒棄以個人經驗進行預判的傳統風控模式，而是應該深入挖掘數據建模的可行性，通過完善數據徵信來解決風控難題。根據網路的詞條解釋：大數據風控即大數據風險控制，是指通過運用大數據構建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示。迄今為止，大數據風控在互聯網金融領域的經典案例非阿里小貸莫屬橘舉，依託於阿里巴巴龐大的資料庫，阿里小貸通過雲計算來對用戶數據進行分析處理，最終產生用戶的信用數據。阿里資料庫的數據種類之多、容量之大，使得阿里小貸能夠通過現有數據來對用戶違約概率進行較為精準的預測，迅速確定用戶授信，真正實現信貸扁平化。P2P能不能實現大數據風控互聯網金融領域赫赫有名的「校長」曾經明確提出「大數據風控對P2P行業無效」的觀點，原因簡要概括如下：一是經濟形勢的不可預測性，一旦經濟形勢下行壓力過大，金融機構也無完卵，那麼風險管理在系統性風險面前毫無意義。二是P2P行業還難以達到大數據的邏輯標准——足夠大的樣本量，換言之，覆蓋的人群遠遠達不到樣本容量要求的P2P行業拿什麼來做大數據?因此，很長一段時間內大數據雖然概念火熱，基本上很少有P2P平台櫻伍渣能夠真正運用。近日果樹財富高調宣布引進雲風控技術來進行借款人資信審核的新聞，將大數據風控的話題再一次擺到了檯面上，而關於大數據風控在P2P行業到底可不可行的討論又甚囂塵上了。筆者的觀點是：P2P做大數據風控，雖然無法照搬電商模式，但在適當范圍內可以嘗試。假設P2P平台能夠採集到一定基數的真實用戶數據，將可以建立一定容量的資料庫，以此為核心建立數據模型。第一，信用評分模型。平台可以通過評估用戶的歷史收入、資產、職業、年齡等信息，來估算出借款用戶的信用風險分數，以此預測其違約風險。但這種模型的局限性在於歷史數據的時效性及參考性十分有限，因而需要平台對用戶數據變數進行定期監測及更新。第二，違約概率模型。與傳統的人工經驗預判概率相比，P2P平台可以通過積累用戶的歷史數據，從中提煉出借款用戶的違約概率。綜上，不可否認，大數據在P2P行業風控中的應用不僅前景可期，同時也是具備一定可行意義的。一方面，大數據能夠幫助P2P平台擺脫高成本的人工信審現狀;另一方面，數據模型的統一化、標准化能夠改善當前憑個人經驗預判項目風險的風控現狀。從這個角度來看，短期之內大數據風控對於P2P平台的意義在於提高風控水平、降低風控成本、建立高效風控機制。這也是前文提到的果樹財富引入雲風控技術的原因之一，無非是為了低成本引入用戶數據報告，輔助平台核驗用戶資信和違約風險。

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❼ 風控專員的發展前景好嗎風控專員就是負責催收嗎

風控專員不一定負責催收，催收只是風控的一個環節。風險控制包括貸前、貸中、貸後三部分。因此，風控專員崗位通常負責貸前數據審核、貸中數據管理統計、貸後還款提醒等工作。很少有職位是專門負責催收的，而風險控制專員的工作往往是客戶服務。

在嚴重逾期的時候，手上逾期的客戶還沒有處理好，而每天逾期的客戶又越來越神帶多，就捏著葫蘆葫蘆，那叫一酸一涼。但凡事都有兩面性，安全待遇應該是這個行業最好的，基本保障很齊全，也有年終獎，但是年終獎也要和你的指標掛鉤，指標不好，年終獎又有什麼相當少。本來應該放兩天假，但基本不能放，法定節假日很少。客戶每天扣錢，即使休息，也要回家用手機給客戶打電話，作為一個女生，這是很辛苦的。