深圳一站式风控产品技术怎么样

㈠ 微贷网的风控做的怎么样，技术如何

微贷网所有贷款用户或贷款人都需要进行详尽的线上和实地尽职调查，通过信用风险分析进行信用等级分级。同时建立了完整严谨的风险管理体系，包括事前审核、事中审查和事后管理以控制贷款逾期违约的风险：

1、贷前，微贷网通过科技手段将抵押车辆做一个价值判断，同时通过互联网的手段和互联网科技看到用户的活动半径，以此判断用户的信用等级，在此基础上通过自己的算法给他一定的额度；

2、贷中管理上，微贷网线下设立400多个物理网点，通过科技力量，对贷款方的信用、还款能力和未来意愿等进行一些评判；

3、贷后管理上，微贷网通过自主开发的GPS管理系统，对客户行动轨迹进行判断。

此外，微贷网还有一套担保措施

1、所有投资项目都由专业金融机构提供保证，并由贷款主体提供抵押、质押等保证措施，确保投资人本金和收益的安全。

2、为了保障投资人权益还建立了风险保障机制，设有风险备付金，每笔贷款均提取0.3%作为风险备付金，由厦门银行进行独立存管，每月定期披露余额。

3、发生逾期或坏账时，平台利用风险准备金进行垫付，之后再处理抵押物，以降低投资人的投资风险~

㈡ 迪博风控这家公司怎么样

整体还行，可以去工作。

深圳市迪博企业风险管理技术有限公司（简称“迪博风控”）是中国风险管控行业最具品牌声誉和创新能力的解决方案厂商。我们致力于帮助国有企业、上市公司、行政事业单位系统防范风险、减少损失和增加收益。

行业前景：

我们从事的风险管控行业是具有巨大市场潜力的新兴朝阳行业，未来市场超过500亿，成长空间和市值预期的天花板足够高。

公司荣誉：

1、中国首家风险管理公司。

2、风控解决方案行业排名第一。

3、世界首创中国上市公司内控指数。

4、行业唯一，唯一同时为财政部、证监会、银监会和国资委等部位提供政策咨询厂商。

5、产品国内领先。

产品及服务：

咨询（方案）、软件（工具）、大数据（应用）、培训（理念）。

公司愿景：构筑迪博风控大平台，打造风控生态链。

三地办公：深圳、北京、武汉。

㈢ 大数据风控有哪些优点

现在的大数据风控大多都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。壹诺信用结合自身的大数据智能风控风控经验整理了大数据风控的5个特点。
第一：分析客户线上申请行为来识别欺诈
风控可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为，计算客户阅读条款的时间，填写信息的时间，申请贷款的时间等。此外，用户申请的时间也很关键，一般晚上11点以后申请贷款的申请人，欺诈比例和违约比例较高。
第二：利用黑名单和灰名单识别风险
黑名单和灰名单是很好的风控方式，但是各个征信公司所拥有的名单仅仅是市场总量的一部分，很多互联网金融公司不得不接入多个风控公司，来获得更多的黑名单来提高查得率。如支付清算协会风险共享系统、中国电子商务协会反欺诈系统等都是黑名单数据库。
第三：利用消费记录来进行评分
常用的消费记录由银行卡消费、电商购物、公共事业费记录、大宗商品消费等。还可以参考航空记录、手机话费、特殊会员消费等方式。
第四：参考借款人社会属性和行为来评估信用
参考过去互联网金融风控的经验发现，拥有伴侣和子女的借款人，其贷款违约率较低;年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高;贷款用于家庭消费和教育的贷款人，其贷款违约率低;贷款次数多的人，其贷款违约率低于第一次贷款的人。
第五：验证借款人身份
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。
作为大数据在金融科技领域的最佳实践者，壹诺信用专注于大数据风控、信贷管理、信用信息查询等一站式服务模式，并实现了数据在消费金融领域的全流程应用，通过大数据与科技力量，有效控制风险，确保每一步操作都安全无忧，最终推动互联网金融向更加便捷、高效的领域发展!

㈣ 风控系统决策引擎哪个最好

决策引擎产品介绍
决策引擎承载的是风控业务的专家知识，基于变量和模型的输出，对用户进行分层、用户风险判断、以及用户风险定价的操作。其核心为判断流程的编制。
决策引擎产品提供可视化操作，支持判断逻辑的多种组合，流程链路配置，支持0开发部署上线，使得策略迭代速度能够得到最大的优化。

决策引擎功能模块：
策略画布

策略画布是一个策略的主干，承担着执行链路配置的功能。画布中主要的组成部分如下：

开始节点：开始节点为策略执行的第一步，开始节点上定义了策略基本信息，策略code、策略名称、策略版本描述。

缓存变量：缓存变量做为策略的一个临时容器，可以将某些值扔进来存储，以便后续使用。缓存变量的值，最后将作为策略结果进行输出。
节点：策略执行判断承载器，逻辑节点主要作用为
规则执行：逻辑节点绑定了策略中定义好的规则（可以参见组件-规则定义），逻辑节点运行会对规则进行执行，根据规则的结果（rule.result）进行综合输出，作为节点的输出（node.result）。综合逻辑为，取规则结果中最为严重的结果（reject>reference>pass）。
缓存变量赋值：缓存变量赋值主要是将某个执行结果的值赋予缓存变量，作为用户执行路径的记录。例如，走到a节点，用户就是好人；走到b节点，用户就是坏人，依此。
分流：分流作为判断节点下一步走到哪里，是逻辑分流的实现。

分流：
增加分流：可以在图中两个节点A，B之间进行连线，代表A的下一个执行节点为B。一个节点的分流可以有多个（开始节点除外），例如A节点可以和 B、C、D相互连接，形成以下三条路由：
A -> B：
A -> C：
A -> D：
判断如何走到分支，由分流上的判断条件来判断。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：
分流判断的条件从上到下顺序执行，满足一条条件则走该分流
最后的分流：示例中的 分流为兜底路由，如果上述两条分流的条件都不满足，则走该条分流。