数据化风控销量如何

❶ 我来数科（我来贷）的智能风控管理做得怎么样

不错的。
风控算是金融产业发展的基石了，我来数科（我来贷）的智能风控管理还是做得蛮好的，其拥有自主研发的大数据处理平台，每天可以处理上百亿次的数据访问，支持万亿级数据实时计算，可在秒级内整合和分析大数据，通体而言还是蛮厉害的！
亚洲领先的金融科技集团WeLab 汇立集团提供多元化的金融科技服务
其中包括运营亚洲首批持牌虚拟银行——WeLab Bank（汇立银行）及其他纯线上消费金融服务
在中国香港、中国内地和印尼市场均处于领先地位，拥有近5，000万用户以及超过700家企业客户。
WeLab 透过自主研发的风险管理系统、专利隐私计算技术和领先的人工智能技术，为消费者提供革新的金融服务
同时向各类金融机构及企业提供独有的金融科技解决方案。
WeLab旗下在三地市场拥有八大品牌：在中国香港拥有纯线上贷款先锋“WeLend”和虚拟银行“WeLab Bank（汇立银行）”
中国内地品牌包括纯线上金融科技平台“我来数科”、新锐租赁品牌“淘新机”、 全场景支付与智慧电子钱包“钱夹谷谷”
一站式金融科技服务商 “天冕科技”蔽游、精品分期购物平台“就享买”；以及在印尼与当地大型综合集团Astra合资成立的金融科技公司“AWDA”并在当地推出纯线上贷款平台“Maucash”。
明星投资阵容，迄今为止融资规模已超42亿元，投资者包括安联集团、建银国际、世界银行集团成员国际金融公司（IFC），马来西亚国家主权基金、阿里巴巴创业者基金、红杉资本、欧洲大型银行ING等。
亚洲领先的金融科技集团WeLab（_立金融控股）宣布获得全球领先的保险及资产管理公司安联集团旗下的数字投资部门Allianz X投资近5亿元人民币（即7，500万美元），初步完成其C-1轮融资。WeLab自2013年创立以来，屡获全球知名投资者支持， 集团累计战略融资金额已超过42亿元人民币。同时，WeLab与安联集团正式达成战略合作，携手布局亚洲金融科技及数字化金融服务，WeLab将以科技创新为驱动，成为安联集团在亚洲拓展的战略合作伙伴。本次融资和战略联盟的达成，将进一步加速WeLab在泛亚洲金融科技领域的发展步伐，并更好把握近3万亿美元规模的亚洲数字金融服务潜在市场机遇。WeLab创始人及集团CEO龙沛智表示：“我和拦们非常高兴安联集团不仅作为投资者，更成为了WeLab 的战略合作伙伴。这是一个在金融科宏棚销技行业前所未有的‘四方’共赢合作，结合了WeLab的创新科技和数字银行、安联集团的保险和资产管理，加上我们为亚洲用户提供科技驱动的金融服务的共同愿景下，未来将会有无限协同成长的可能性。”

❷ 怎么做大数据风控方案

创建方案：

1、评分建模：风控部分；

2、IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；

3、决策配置工具：即信贷决策引擎；

4、征信大数据的整合模块。

大数据风控系统的优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、后台管理。

❸ 大数据下的网贷风控，靠谱吗

网贷大数据3个月会自动清除一次，只要用户按时归还欠款，或者及时还清逾期的欠款，那么正常还款记录、逾期记录都会3个渗隐没月清除一次。
如果没有还清逾期的欠款，正常还款记录3个月清除一次，逾期记录则会继续保留在网贷大数据中。只要用户的网贷大数据中没有逾期记录和频繁申请导致的多头借贷，那么用户的网贷大数据就是良好的，这样不会影响用户后续申请网贷。
注意不要相信一些声称可以帮你清理大数据的人，网贷大数据只能优化，任何人都无法清理。
很多人逾期之后成了网贷黑名单，殊不知除了逾期之外，多头借贷情况不好也是会被列入网贷黑名单，具体可以上：知晓查，检测自己的多头借贷情况，多头借贷主要就是个人近期在贷款机构的申请情况，建议可以先让自己缓一缓，三个月内停止所有借贷相关的操作，三个月后自然风险指数就会降低，黑名单也会消除。
(3)数据化风控销量如何扩展阅读：
网贷黑名单还能在哪里贷款？
网贷黑名单就不要尝试网贷了，只能试试去试试银行抵押贷款。
网贷基本上都是信用贷，网贷黑名单信用已经不好了，自然无法再做网贷。
但是网贷黑名单是可以到银行贷款的。因为只要没有被银行拉入黑名单，那就是可以去银行申请贷款的。毕竟银行在有人申请贷款的时候，查询的主要是其征信和抵押物，如果征携闹信大数据不好，虽然做不了信用贷款，有抵押物也是可以做质押贷款的。
若是满足了银行提出的贷款条件，又提供了充足的资料和合格的担保，那即使网贷黑名单，成功办到银行贷丛纳款还是可以的。
大家在平时也应该要注意保持好一个良好的信用，毕竟良好的信用对于日常生活都是非常重要的。

❹ 相比银行传统风控，大数据风控对比传统风控有优势吗

相比银行传统风控，大数据风控对比传统风控有优势吗？

相对于传统风控，大数据风控在建模原理和方法论上并无本质区别，只不过是通过互联网的红利，采集到更多维的数据变量，通过分析数据的相关性来加强或者替代传统的强因果关系。
建模原理和方法论上并无本质区别
大数据风控即大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。

相雹谈比传统风控，大数据风控究竟有何优势

以往传统的风控需要N个工作日，而且经常是线下调查+调取央行个人征信记录的方式，耗时耗力。大数据风控基于线上大量的数据资源和强大的数据挖掘及分析能力，与传统风控相比，具有数据覆盖维度更广，处理速度更快的优势。

大数据风控可以取代传统风控系统吗？

可以肯定回答，绝对不会被替代。
现在审核中，大数据只能算作是传统风控的一个参考点或者说是辅助作用。而且数据资源也是在传统风控的审核过的业务基础上采集的。
单纯借助大数据风控，而忽略传统风控系统，显然是不靠谱也是不可能的。
最好是可以以大数据风控为辅助手段，选择具有风险引擎和规则引擎的"双引擎风控"系统，不仅有自主学习能力，POC跑分也远远高于传统的规则单引擎。

大数据风控与传统风控有什么不同？, 信贷大数据风控系统与传统风控系统区别

传统的风控系统比较简单， 一套简单的IT系统结合线上线下征信，征信数据来源局限，原理简单，风险较大。
相对于大数据风控系统来说，由于大数据征信评分原因，IT系统相对完善，数据来源来源征信机构及互联网各种平台相关数据。
大体有四部分功能：1、评分建模，风控部分；
2、IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；
3、决策配置工具，即信dai决策引擎；
4、征信大茄肆搭数据的整合模块。
大数据风控系统优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、dai后管理。
鉴于大数据风控系统大大降低了风险，目前信dai行业，特别是小微金融机构大数据风控应用趋于普遍。神州融首推出了大数据风控平台、融360等也相继推出了自己的风控系统。

阿里巴巴的风控相比较传统银行的风控有何区别？会更有优势吗

您好，专业金融风控平台 “红途风控汇”为您解答：

1. 个人以为，阿里的风控相比传统银行的风控是有差距的。阿里作为一家互联网公司，相关很多法律法规不完善，也就存在很多空子可以钻。而传统银行作为国家调控的主要手段，它的风控显然更成熟也更具安全性。

2. 目前来看，阿里的金融产品还是比较稳健的，因为其收益率并没有超越红线，相比p2p的高收益而言，相对安全。

传统风控手段（经验）会被星桥数据的金融大数据风控替代吗？

应 该 说 是 各 有 千 秋 ， 星 桥 数 据 的 金 融 大 数 据 数 据 信 息 全 面 ， 为 信 贷 类 企 业 跟 个 人颤拿 提 供 黑 名 单 查 询 、 身 份 验 证 、 涵 盖 网 上 消 费 痕 迹 、 银 行 流 水 、 社 保 记 录 、 交 税 记 录 等 查 询 、 各 类 反 欺 诈 规 则 等 各 类 大 数 据 金 融 一 体 化 服 务 ， 可 以 说 是 传 统 征 信 的 一 个 有 力 补 充 。

传统风控手段会被大数据风控替代吗？还是大数据只能用来辅助

应该是不会被取代的，或者说短期内不会被取代。二者处于不同的维度，不发生取代关系
有关风控，可以网络 红途 风控交流学习。

中农信贷的大数据风控与传统风控有什么不同？有人专门了解过吗？

中农信贷是用现代科技与人工结合的办理业务，不同之处在于将现代科技技术运用到业务中去了。

大数据风控靠谱吗？

大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用，相对于智能投顾、区块链等还在初期的金融科技应用，大数据风控目前已经在业界逐步普及，从浅橙科技这样的高科技企业，到交易规模比较大的网贷平台，再到做现金贷、消费金融的创业公司，都在通过大数据风控技术来控制贷款规模扩张中的风险。也就是说大数据风控是非常靠谱的。

❺ 相比银行传统风控，大数据风控对比传统风控有优势吗

有很大的优势，传统的信贷风控主要以人工审批为主，人工审核一般需要2-3周以上时间才能实现放款，效率低下，流程繁琐，互联网金融往往小胡厅脊额量大，放款速度加快至关重要。面对个人信用体系不完善、恶意骗贷、坏账和逾期、债务收回成本较高等诸裤渗多挑战，用伏谈自动化的数据智能风控体系来提升整个流程的效率是必然的发展趋势。

❻ 大数据风控到底能不能拯救网络借贷

大数据风控到底能不能拯救网络借贷

自2007年被引入中国，P2P行业在国内已经走过了八个年头。2013年，P2P行业正式进入爆发式发展阶段。与此同时，行业开始出现大面积的风险事件。据网贷之家数据显示，截止2015年9月24日，P2P行业问题平台数量累计已达653家。另外，有数据披露当前P2P行业的坏账率正持续走高，一度达到了5%。风险事件的屡见不鲜使得P2P行业在发展的同时也饱受批评，而最为核心的风控更是成为整个行业悬而未解的难题。P2P网络借贷起源于英美，是一种基于互联网的陌生人借贷模式，后被引入中国。最原始的P2P模式被称为纯线上模式，贷前、贷中、贷后及相关过程中的一切尽调、审核等都在线上完成。但这种模式得以成功的前提是拥有一套完善的征信体系作为社会基础。众所周知，英美国家的民间征信体系非常健全，民间更是不乏成熟的信用评级机构，为其P2P行业提供了发展的沃土。但是国内不论是社会信用环境还是民间征信体系的建设都与英美天差地别，因而P2P被引入中国之后，为了适应国内市场，便由原始的纯线上模式演变为线上线下相结合的模式。由于线上+线下模式的特殊性，导致国内P2P行业难以效仿西方国家以数据分析来建立风险模型，而是开发出了线上融资、线下风控的风控方式。当前国内的P2P行业风险控制主要在贷前及贷后两个阶段上强化。1、贷前：信用审核贷前的信用审核主要依靠线下完成，需要线下的风控人员或信贷员进行实地走访，对借款人的实际生活、经营环境进行调查，清晰掌握其收入、负债等资产情况，以此预测出借款人的还款意愿及还款能力。P2P虽然基于互联网，但就目前来看，贷前尽调上使用的方法与传统的小贷公司脊悄无异。这种模式在中国不完善的征信环境中得以发展成熟，尽调数据也具备一定参考价值。但其劣势也显而易见，一是增加了P2P平台的人力和财力成本;二是对借款人的评估和预判往往依赖于风控人员的主观判断，因此从某种意义上来说，该借款项目风险是否把控得当与工作人员的经验多少有一定关系。2、贷后：担保增信对于P2P平台而言，一方面由于自身技术能力有限;另一方面则受限于严重的信息壁垒，因此在批复放款之后，难以监控借款人的真实经营状况及借款款项的具体流向，导致项目不良率居高不下。为了最大程度地降低风险，99%的P2P平台都会强化贷后风险管理手段，亦即在最后阶段引入担保机构进行风险共担。担保机构会承诺对该笔借款项目进行全额本息担保，一旦极端风险事件爆发，将由担保机构对投资人进行本息偿付，随后再进行逾期、坏账项目的追偿及催收等后续工作。由于当前P2P行业普遍采用的风控模式均来源于传统手段，过于依赖人工，难以有效规避从业人员在信审过程中可能出现的道德风险和诈骗风险。因此，P2P平台虽然在高呼创新风控，但实际上并没有解决核心问题。换言之，风控难题依然是当前行业发展过程中一道难以跨越的坎。什么是大数据风控随着行业的发展，风险积聚问题的严峻愈发突出，越来越多的人开始呼吁行业摒弃以个人经验进行预判的传统风控模式，而是应该深入挖掘数据建模的可行性，通过完善数据征信来解决风控难题。根据网络的词条解释：大数据风控即大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。迄今为止，大数据风控在互联网金融领域的经典案例非阿里小贷莫属橘举，依托于阿里巴巴庞大的数据库，阿里小贷通过云计算来对用户数据进行分析处理，最终产生用户的信用数据。阿里数据库的数据种类之多、容量之大，使得阿里小贷能够通过现有数据来对用户违约概率进行较为精准的预测，迅速确定用户授信，真正实现信贷扁平化。P2P能不能实现大数据风控互联网金融领域赫赫有名的“校长”曾经明确提出“大数据风控对P2P行业无效”的观点，原因简要概括如下：一是经济形势的不可预测性，一旦经济形势下行压力过大，金融机构也无完卵，那么风险管理在系统性风险面前毫无意义。二是P2P行业还难以达到大数据的逻辑标准——足够大的样本量，换言之，覆盖的人群远远达不到样本容量要求的P2P行业拿什么来做大数据?因此，很长一段时间内大数据虽然概念火热，基本上很少有P2P平台樱伍渣能够真正运用。近日果树财富高调宣布引进云风控技术来进行借款人资信审核的新闻，将大数据风控的话题再一次摆到了台面上，而关于大数据风控在P2P行业到底可不可行的讨论又甚嚣尘上了。笔者的观点是：P2P做大数据风控，虽然无法照搬电商模式，但在适当范围内可以尝试。假设P2P平台能够采集到一定基数的真实用户数据，将可以建立一定容量的数据库，以此为核心建立数据模型。第一，信用评分模型。平台可以通过评估用户的历史收入、资产、职业、年龄等信息，来估算出借款用户的信用风险分数，以此预测其违约风险。但这种模型的局限性在于历史数据的时效性及参考性十分有限，因而需要平台对用户数据变量进行定期监测及更新。第二，违约概率模型。与传统的人工经验预判概率相比，P2P平台可以通过积累用户的历史数据，从中提炼出借款用户的违约概率。综上，不可否认，大数据在P2P行业风控中的应用不仅前景可期，同时也是具备一定可行意义的。一方面，大数据能够帮助P2P平台摆脱高成本的人工信审现状;另一方面，数据模型的统一化、标准化能够改善当前凭个人经验预判项目风险的风控现状。从这个角度来看，短期之内大数据风控对于P2P平台的意义在于提高风控水平、降低风控成本、建立高效风控机制。这也是前文提到的果树财富引入云风控技术的原因之一，无非是为了低成本引入用户数据报告，辅助平台核验用户资信和违约风险。

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❼ 风控专员的发展前景好吗风控专员就是负责催收吗

风控专员不一定负责催收，催收只是风控的一个环节。风险控制包括贷前、贷中、贷后三部分。因此，风控专员岗位通常负责贷前数据审核、贷中数据管理统计、贷后还款提醒等工作。很少有职位是专门负责催收的，而风险控制专员的工作往往是客户服务。

在严重逾期的时候，手上逾期的客户还没有处理好，而每天逾期的客户又越来越神带多，就捏着葫芦葫芦，那叫一酸一凉。但凡事都有两面性，安全待遇应该是这个行业最好的，基本保障很齐全，也有年终奖，但是年终奖也要和你的指标挂钩，指标不好，年终奖又有什么相当少。本来应该放两天假，但基本不能放，法定节假日很少。客户每天扣钱，即使休息，也要回家用手机给客户打电话，作为一个女生，这是很辛苦的。