深圳一站式風控產品技術怎麼樣

㈠ 微貸網的風控做的怎麼樣，技術如何

微貸網所有貸款用戶或貸款人都需要進行詳盡的線上和實地盡職調查，通過信用風險分析進行信用等級分級。同時建立了完整嚴謹的風險管理體系，包括事前審核、事中審查和事後管理以控制貸款逾期違約的風險：

1、貸前，微貸網通過科技手段將抵押車輛做一個價值判斷，同時通過互聯網的手段和互聯網科技看到用戶的活動半徑，以此判斷用戶的信用等級，在此基礎上通過自己的演算法給他一定的額度；

2、貸中管理上，微貸網線下設立400多個物理網點，通過科技力量，對貸款方的信用、還款能力和未來意願等進行一些評判；

3、貸後管理上，微貸網通過自主開發的GPS管理系統，對客戶行動軌跡進行判斷。

此外，微貸網還有一套擔保措施

1、所有投資項目都由專業金融機構提供保證，並由貸款主體提供抵押、質押等保證措施，確保投資人本金和收益的安全。

2、為了保障投資人權益還建立了風險保障機制，設有風險備付金，每筆貸款均提取0.3%作為風險備付金，由廈門銀行進行獨立存管，每月定期披露余額。

3、發生逾期或壞賬時，平台利用風險准備金進行墊付，之後再處理抵押物，以降低投資人的投資風險~

㈡ 迪博風控這家公司怎麼樣

整體還行，可以去工作。

深圳市迪博企業風險管理技術有限公司（簡稱「迪博風控」）是中國風險管控行業最具品牌聲譽和創新能力的解決方案廠商。我們致力於幫助國有企業、上市公司、行政事業單位系統防範風險、減少損失和增加收益。

行業前景：

我們從事的風險管控行業是具有巨大市場潛力的新興朝陽行業，未來市場超過500億，成長空間和市值預期的天花板足夠高。

公司榮譽：

1、中國首家風險管理公司。

2、風控解決方案行業排名第一。

3、世界首創中國上市公司內控指數。

4、行業唯一，唯一同時為財政部、證監會、銀監會和國資委等部位提供政策咨詢廠商。

5、產品國內領先。

產品及服務：

咨詢（方案）、軟體（工具）、大數據（應用）、培訓（理念）。

公司願景：構築迪博風控大平台，打造風控生態鏈。

三地辦公：深圳、北京、武漢。

㈢ 大數據風控有哪些優點

現在的大數據風控大多都是利用多維度數據來識別借款人風險。同信用相關的數據越多地被用於借款人風險評估，借款人的信用風險就被揭示的更充分，信用評分就會更加客觀，接近借款人實際風險。壹諾信用結合自身的大數據智能風控風控經驗整理了大數據風控的5個特點。
第一：分析客戶線上申請行為來識別欺詐
風控可以藉助於SDK或JS來採集申請人在各個環節的行為，計算客戶閱讀條款的時間，填寫信息的時間，申請貸款的時間等。此外，用戶申請的時間也很關鍵，一般晚上11點以後申請貸款的申請人，欺詐比例和違約比例較高。
第二：利用黑名單和灰名單識別風險
黑名單和灰名單是很好的風控方式，但是各個徵信公司所擁有的名單僅僅是市場總量的一部分，很多互聯網金融公司不得不接入多個風控公司，來獲得更多的黑名單來提高查得率。如支付清算協會風險共享系統、中國電子商務協會反欺詐系統等都是黑名單資料庫。
第三：利用消費記錄來進行評分
常用的消費記錄由銀行卡消費、電商購物、公共事業費記錄、大宗商品消費等。還可以參考航空記錄、手機話費、特殊會員消費等方式。
第四：參考借款人社會屬性和行為來評估信用
參考過去互聯網金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低;年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高;貸款用於家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低;貸款次數多的人，其貸款違約率低於第一次貸款的人。
第五：驗證借款人身份
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。
作為大數據在金融科技領域的最佳實踐者，壹諾信用專注於大數據風控、信貸管理、信用信息查詢等一站式服務模式，並實現了數據在消費金融領域的全流程應用，通過大數據與科技力量，有效控制風險，確保每一步操作都安全無憂，最終推動互聯網金融向更加便捷、高效的領域發展!

㈣ 風控系統決策引擎哪個最好

決策引擎產品介紹
決策引擎承載的是風控業務的專家知識，基於變數和模型的輸出，對用戶進行分層、用戶風險判斷、以及用戶風險定價的操作。其核心為判斷流程的編制。
決策引擎產品提供可視化操作，支持判斷邏輯的多種組合，流程鏈路配置，支持0開發部署上線，使得策略迭代速度能夠得到最大的優化。

決策引擎功能模塊：
策略畫布

策略畫布是一個策略的主幹，承擔著執行鏈路配置的功能。畫布中主要的組成部分如下：

開始節點：開始節點為策略執行的第一步，開始節點上定義了策略基本信息，策略code、策略名稱、策略版本描述。

緩存變數：緩存變數做為策略的一個臨時容器，可以將某些值扔進來存儲，以便後續使用。緩存變數的值，最後將作為策略結果進行輸出。
節點：策略執行判斷承載器，邏輯節點主要作用為
規則執行：邏輯節點綁定了策略中定義好的規則（可以參見組件-規則定義），邏輯節點運行會對規則進行執行，根據規則的結果（rule.result）進行綜合輸出，作為節點的輸出（node.result）。綜合邏輯為，取規則結果中最為嚴重的結果（reject>reference>pass）。
緩存變數賦值：緩存變數賦值主要是將某個執行結果的值賦予緩存變數，作為用戶執行路徑的記錄。例如，走到a節點，用戶就是好人；走到b節點，用戶就是壞人，依此。
分流：分流作為判斷節點下一步走到哪裡，是邏輯分流的實現。

分流：
增加分流：可以在圖中兩個節點A，B之間進行連線，代表A的下一個執行節點為B。一個節點的分流可以有多個（開始節點除外），例如A節點可以和 B、C、D相互連接，形成以下三條路由：
A -> B：
A -> C：
A -> D：
判斷如何走到分支，由分流上的判斷條件來判斷。如下 分流1 A -> B： if judge_1 == true 分流2 A -> C： if judge_2 == ture
分流3 A -> D：
分流判斷的條件從上到下順序執行，滿足一條條件則走該分流
最後的分流：示例中的 分流為兜底路由，如果上述兩條分流的條件都不滿足，則走該條分流。