個人貸款風控模型架構搭建

A. 消費信貸風控模型哪個平台可以開發

開發APP的成本要取決於系統的功能以及實現點，對於您的需求進行細分規劃，涉及開發周期以及功能實現，伺服器以及第三方SDK介面服務等，之前有跟一家網路公司進行過合作，叫雲方式網路好像，你可以網路搜一下，我感覺還可以，實體的公司，規劃的也比較細，最關鍵是價格透明公道，畢竟都想節約成本，比一些大公司要服務到位很多，希望能夠幫到你 他們負責人+一三一領悟一叭就散叭六 應該可以幫到您

B. 互聯網金融風控模型一般是如何搭建的

風控模型是在良好的建立風控體系、風控評定方式、評分機制等基礎上，進行有效的數據分析及評分體系，就是建立常用的風控模型方式。目前來看，國內的互聯網金融平台搭建風控模型主要有兩種方式：一是自己搭建，二是直接使用三方供應商。比如目前互聯網金融公司廣泛使用的杭州同盾的風控產品和服務。當然，更多的互聯網金融公司都會選擇將兩者結合起來，優化模型，提升效果。

C. 現金貸風控模式，你看的懂么

近段時間，對於現金貸的監管已經箭在弦上。一方面，許多中小型現金貸平台的實際借款利率過高；另一方面，部分平台對於現金貸業務的風控更像是「皇帝的新衣」，以至於整個行業的壞賬率居高不下。

從監管層面看，現金貸業務為了繼續經營，將不得不大幅削減貸款利率，減少各類手續費。因此，通過提高風控水平，減少壞賬損失，成了保證現金貸業務經營利潤的唯一出路。

一、淺析現金貸風控體系：點——面——點的過程

第一個「點」是指起點。現金貸風控體系的設計需要以產品本身作為起點。現金貸產品無外乎四個要素：利率（包括各種費率）、期限、額度、目標人群。對於每一類目標人群而言，他們在流動性需求、未來可預期現金流、消費觀念、收入水平以及信用狀況等維度上都具有一定的規律和共性，進而影響其申請額度、貸款利息的接受水平、還款能力和還款意願等。因此，合理地設計產品，能在有效降低風控難度的同時，將收入最大化。例如，對於白領人群，其按月發薪的特點更適合一個月及以內的借款期限。

另外，除了現金貸產品本身的特性之外，其推廣渠道也頗為重要。如果通過某一推廣渠道引入了大量非目標人群，那麼這不僅僅降低了推廣成本的使用效率和後期風控流程的判斷精度，還會產生大量有偏數據，不利於風控模型的迭代升級和產品的再設計。

「面」是指具體的風控流程。從時間段區分：風控流程包括貸前、貸中、貸後三個階段。其中貸前階段是整個風控流程的核心階段。這一階段包括申請、審核和授信三個步驟。形象地說，貸前階段是一個過濾雜質的階段。而第三方的徵信數據、黑名單、反欺詐規則、風控模型則是一層層孔徑不一的濾網。貸中階段主要是對借款人個人信息的跟蹤和監控。一旦有異常信息的產生，風控人員可以及時地發現、聯系該借款人，盡可能保證這筆借款的安全。貸後階段的工作集中在催收上。此外，如果借款人申請展期或者續貸，則需要在這一階段結合歷史數據，使用行為評分卡等重新進行審核，並作相應的額度調整和風險分池管理。而在整個風控流程中，需要對借款的集中度作妥善管理，防止因為集中借款和集中逾期帶來的資金流動性不足的問題。

2.差異化定價

差異化定價，也可以理解為精確定價。現金貸的差異化定價的實質是對各個貸款申請人的信用及欺詐風險作精確定價。目前各個現金貸平台的定價標准都過於單一，基本採用利率加雜費的方式。部分平台對於續貸用戶會做費率調整。也有少數平台會參考貸款人申請時提供的個人信息維度。不過總體而言，當前的定價標准並不適合未來現金貸行業「低費率」的特徵。平台之間所謂的價格優勢將微乎其微。而精確定價下的定製化小額貸款需求可能會成為平台的亮點。

而大數據風控模型的構建為差異化定價的實現提供了技術保證。以大量的網路行為數據、用戶交易數據、第三方數據、合作方數據等為基礎，通過自然語言處理、機器學習、聚類演算法等，模型能夠為每一位貸款申請者創建包括個人基本信息、行為特徵、心理特徵、經濟狀況、興趣愛好等在內的多維度數據畫像。憑借著這些維度特徵和大量歷史貸款記錄，針對不同貸款人、不同額度、不同期限的差異化定價策略將成為現實。

總結

在行業洗牌的背後，是現金貸平台為了生存下去的努力。如何保證合規性，如何獲取低成本的資金，如何以技術替代人力，如何在風控成本和壞賬率之間找到平衡點，是平台未來需要思考和解決的問題。網貸交流借款無憂相信在行業政策的探照燈之下，是金子最後總是會發光的。

D. 信用貸款風控模型有哪些論文值得學習和研究

以寫人反映時代新風貌，要寫一個人拾金不昧、樂於助人，請擺脫陳舊的套數，要明白，時代日新月異，每天都出現新人新事，比較於自己小的時候，身邊的人從各方面是不是也隨著時代發生了變化，比如說競爭意識變強後，人怎麼變化了。

寫某個具體時期或者某個具體地點的人，在特殊時期的人，常常會表現出特殊的狀態，如非典時期，你身邊的人怎樣表現的？在不同的社會地點，一般人們表現不同的社會角色，在家的和在辦公室的爸爸一定看起來很不一樣。

E. 風控體系如何建設

風險控制的四種基本方法是：風險迴避、損失控制、風險轉移和風險保留。

一、風險迴避

1、風險迴避是投資主體有意識地放棄風險行為，完全避免特定的損失風險。

2、簡單的風險迴避是一種最消極的風險處理辦法，因為投資者在放棄風險行為的同時，往往也放棄了潛在的目標收益。

二、損失控制

1、損失控制不是放棄風險，而是制定計劃和採取措施降低損失的可能性或者是減少實際損失。

2、控制的階段包括事前、事中和事後三個階段。

3、事前控制的目的主要是為了降低損失的概率，事中和事後的控制主要是為了減少實際發生的損失。

三、風險轉移

1、風險轉移是指通過契約，將讓渡人的風險轉移給受讓人承擔的行為。

2、通過風險轉移過程有時可大大降低經濟主體的風險程度。

四、風險自留

風險自留，即風險承擔，如果損失發生，經濟主體將以當時可利用的任何資金進行支付。

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風險控制要從源頭上抓起，不是要求完全消滅風險，而是要求能完全駕馭風險。風險貫穿於業務的每一個環節中，發現風險在於最大限度的了解信息。防範風險最關鍵是控制關鍵的人和物，做到事前預防，事中控制，事後總結。

在銀行信貸行業中，銀行風控的主要工作職能貫穿著整個後線系統，從貸前到貸中直至貸後，貸前，即客戶申請進件之前的初期審核，重要的一部分是考察客戶的經濟收入穩定性，這有利於把控客戶後期的償債能力及聯系人的可共償性。

銀行要從個人基本材料，徵信報告及附加資產證明材料。其中徵信報告主要看客戶的負債，信用記錄，個人基本信息變更頻率及近期徵信查詢記錄等，從側面輔助判斷該客戶的綜合資質及風險。

貸中即客戶進件後至合同生效前——主要從正面接觸客戶，了解借款用途的真實性及流程的合規性，在這一過程，是整個風控體系的重中之重，這是風險控制的最後一道防線，全方位的掌握及合理判斷客戶的風險點，區分風險的可控性。

風控主要涉及到跟客戶之間建立長期有限的聯系和逾期催收的內容，跟客戶有良好的合作關系可以有效地降低逾期的風險性。

F. 哪家公司的貸款風控模型做的好

推薦了解布爾數據風控模型。
布爾數據是一家智能風控產品提供商。擁有業內專業的AI風控引擎技術，將機器演算法的有監督及無監督演算法融合為契合國內市場實際情況的全監督演算法。結合現在主流的多種模型演算法，對多維度數據之間的關聯度進行分析，並以獨有技術經驗和超強的資源整合能力，做到分行業分場景預測，具有極高的准確度和覆蓋度，評分質量高於同行60%。

G. 大數據如何助力金融機構搭建風控模型

"Mo‌b‌Te‌ch是一家大數據智能科技公司，為金融機構提供不同場景下的解決方案。拿小額貸款的案例來看，他們的一站式風控建模大數據平台，提供數據匹配，特徵篩選，模型迭代，自定義模型開發功能，模型管理部署，自動化模型上線API輸出等產品服務；提供針對小額借貸，消費金融、車貸等場景的成熟特徵，可定製化各類場景衍生特徵；覆蓋90%android設備。
可在雲端輕松構建出獨屬於自己的數據智能解決方案，也可通過私有化部署，加強數據的安全性。

H. 小貸系統風控模型是什麼

風控模型，計算最高能夠承受什麼樣的高風險客戶，同時該如何把這些資產證券化並分散點風險給投行對自己是最有利的。強大的高頻交易和程序化交易要求更快速的交易通道和更高效的策略模型；另一方面，快速交易導致投資面臨的風險呈指數級增長，從而市場和投資者需要更全面的策略組合和更精準的風控模型進行風險對沖。

風控模型，是風險控制模型的簡稱。
常見於信貸擔保公司，用來對業務進行風險控制。
風控模型當下國內主要有：工商銀行開發的風控模型。

在高度精細化的風險控制模型中，很重要的一個環節就是用先進的統計計量模型來更加准確的描述多種金融資產價格波動的關聯性。在現實的金融交易中，我們將面對成百上千的金融資產，所以我們需要一個理論上十分靈活、現實中應用有效的統計模型能夠同時對大量的風險因子的相關性進行描述、估測和模擬。在科研中，在不斷探索，力圖在現有的模型基礎上，找到更加靈活的模型准確高效描述各高維的金融風險因子之間的相依性。當然，高度量化的數量風險模型，還要在業界實際應用中能夠運算相對迅速，這樣才能對各種金融組合進行實時的風險預測和監控。
這種高度量化的風控模型，將無時無刻不為交易所、清算所和各大券商經紀公司，實時計算未來各種資產組合的風險度，從而始終將各種金融交易的市場風險控制在合理的范圍內，使衍生品市場交易能夠穩定運行，最大可能的減少巨大價格波動給市場帶來的危機。

I. p2p平台的風控模型一般是怎麼建立的

對於任何一個P2P公司來說，風險控制都是不可能繞過的一道關口，長期來看，最終能生存下來的競爭者，必然在風控上有獨到之處。而P2P平台的風控模型建立的過程一般有兩種方式：一是根據自己的風控目的創建自己的模型，比如如何控制違約率；二是引進第三方的風控模型，比如現在許多P2P平台都在使用的同盾風控反欺詐服務。當然，更多的平台則採取了兩種結合的方式。