企额贷是国有金融机构风控的吗？_百度知道
企额贷是国有金融机构风控的吗？
我有更好的答案
企额贷的风控一般般而已。没有达到国有金融机构风控这个级别，现在就无界财富算得上是真正的国有金融机构风控。
采纳率：100%
他应该不是吧。我听说国有金融机构风控的平台很安全的。
不可能，他的风控模式没啥特别。
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互联网金融风控措施比较 哪种模式最靠谱？
互联网金融风控措施比较 哪种模式最靠谱？
事件已告一段落，通过这次事件我们能得出哪些启示？今天我想从互联网风控的角度去看看这一个问题，比较一下目前互联网金融主要的几种风控措施！
　　本文系融360专栏作者&艾财爱家&原创作品，仅代表作者个人观点，不代表融360官方立场，转载请注明作者及来源。
　　招财宝违约事件最新情况：当了冤大头的浙商财险将需赔付的3.2亿资金已经打到相关帐户，也就是投资者能够拿回自已的本金，这件事情也算告以段落。但是随之而来的是通过这次事件，我们能得出哪些启示。今天我想从互联网风控的角度去看看这一个问题，比较一下目前互联网金融主要的几种风控措施！
　　最不靠谱的风控措施：担保
　　互联网金融最早产生时，最常见的风控措施就是担保。担保总体上分为：常规融资性担保，大股东责任担保或机构连带担保，普通担保等。之所以说这种风险措施是最不靠谱的，原因很简单。到目前为止还没有一家互联网金融倒闭或跑路之后，投资者损失是由担保公司进行赔付的。这里面有两个事情需要解释一下。
　　融资性担保：是指担保人与银行业金融机构等债权人约定，当被担保人不履行对债权人负有的融资性债务时，由担保人依法承担合同约定的担保责任的行为。应当说这是担保中唯一可靠且受国家认可的担保形式，可是问题在于实际使用效果却十分不佳。
　　原因就是我要解释的第二件事情，担保公司的历史。这个行业比较特殊，初期门槛非常低，而又有类似于保险行当的功能，所以有大量四个一公司出现，即一张凳子，一部电话，一个门面，一个人。全国有多个所谓担保村就很说明问题，虽然有融资性担保资格的公司并不多。而且国家基本上在两年前对融资性担保公司就采取实际限制与停批，因为行业问题过于明显。
　　当然融资性担保不起作用的根本原因，还是在担保公司实力。担保公司体量过小，而网络金融平台交易额却不低，一但出现系统风险，担保公司根本无力偿还！
　　最主要的风控措施：风险准备金
　　风险准备金是目前所有网贷平台都有的风控方式，从理论上讲风险准备金只需要足以覆盖坏帐率就可以保证投资者本金的安全。但是从实际情况来看，问题非常多。
　　连普通人都知道钱存银行就等于亏，这些互金平台自然从心里也不愿意。且不谈庞氏骗局式的网贷平台，就算是正规经营的网贷公司也不愿意放几千万到几亿不等的钱在银行睡大觉。所以这时就有了一个偷换概念的东西出来。银行存款证明，我每个月要相关银行开一张我有多少存款的证明，以此来说明平台安全性。
　　这是非常可笑的事情，我在银行存10万块和我还不还你一万是没有绝对联系的，这一秒我证明有10万，下一秒就可以取走，谁也管不了。风险准备金必须是银行托管，才能确保专款专用。我观察到最近P2P行业之前几家开始将托管帐户变成银行存款帐户，这是一种倒退！
　　互金保险公司承保
　　为什么要加一个互金保险，因为在互联网保险出现之前，至少我是没有听过有保险公司能给风险投资进行担保，保证收益 。这是一个违背金融常识的问题，因为风险与收益是对双生子，如影随行才是常态。可是互联网商业繁荣度第一的天朝就是牛B，出现了，那么就是合理的。
　　在招财宝事件之前我就说过，我在等待互金风险事件去检验保险这种形式的可靠性。从目前来看，只要是合同不出现问题，那么还是可靠的。只是可靠程度与保险公司的实力有非常大的关系，毕竟&三马&保险与浙商财险态度还是有所差别，而浙商财险本身是不足以应付此事，是向股东求援才解决此事。但是我是一个唯结果论者，目前保险这种方式还没有出现问题，那么我认为应当将其归类于较为可靠的风控措施之中。
　　本应是我最认可的方式：房产抵押
　　这个道理特别好理解，我们到银行去借钱，银行认可的方式只有一种房产抵押。这时角色互换一下，当你要把钱借给不相知的人，那么很明显房产抵押才是最可靠的。虽然互金公司大多有这项业务，但是可信度却很低。原因很简单，有房产抵押为什么不到正规金融机构借钱，甚至是个人。
　　互金平台利息更高，更加陌生，手续费更多，也就意味着这个市场的体量应当很小，可是问题在于现在是家网贷公司就宣称自已是做房贷抵押的，可信度太小。这也就牵出了一个问题，投资者难以查证抵押标的真实性。至于车贷倒可以解释发展快速的问题，但是认可度与如何核实真假也是一个大问题。
　　最具中国特色风控：祼盘与拳头风控
　　很多所谓的金融网贷公司，前身就是小贷公司。而且还出了像借贷宝这样的神器，所以随之而来的就是祼盘风控与拳头风控。这种风控措施可靠吗？你要是有艳照门式的祼盘那么就可靠，只可惜为了借钱，而拍祼照借钱，你认为她的财务状况和信用值钱吗？
　　作者：艾财爱家 公众号ID：AC&AJ
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融360 - 银行 版权所有P2P贷款风控模式：拍拍贷最危险 陆金所最安全
来源：理财周报
P2P平台打破金融原有的空间与时间，却藏匿着信息极度不透明的巨大风险。记者从运营模式、风控体系、不良贷款处理三个核心环节，以及担保实现模式分析看，拍拍贷最危险，陆金所最安全。　　出借人自担风险模式　　代表平台：拍拍贷　　平台运作模式：拍拍贷的运作模式属于典型的网上P2P借贷模式，借款人发布借款信息，多个出借人根据借款人提供的各项认证资料和其信用状况决定是否借出，网站仅充当交易平台。　　平台收益来源：网站收益主要以成交服务费为主，服务费为成交金额的2%-4%，其他费用为充值手续费和提现手续费。　　平台审核方式：拍拍贷审核方式基本以线上审核为主，对用户提交的书面资料的扫描件或电子影像文件进行形式上审查。对用户提交的书面资料的内容与其申报的信息的一致性审查。　　不良贷款处理：根据预期的天数，网站采取不同的措施，比如逾期90天后，拍拍贷将所有资料，包括用户曝光信息。根据不同地区不同用户的情况，借出人可以进行法律诉讼程序或者找催收公司进行催收。拍拍贷将配合借出人提供法律咨询支持。　　逾期率：2013年为1.52%。　　研究结论　　1、拍拍贷模式是最直接的P2P模式，不参与借款交易，只提供网络交易平台；　　2、借款利率由双方根据资金市场竞合决定，拍拍贷设定最高的法定借款利率；　　3、拍拍贷根据借款人提供的各项信息进行线上审查，并不保证信息的真实性，只是对比各项资料，存在较大的风险；　　4、借款无抵押、无担保，借出人面临着较大的信用风险；　　5、如果出现逾期或不良，拍拍贷不承担本金和利息的补偿，完全由借出人自己承担；　　总体来看，拍拍贷适合于小额贷款，借出人承担的信用风险特别高，一旦出现逾期或者不良，只有依靠自身追款或承担损失，拍拍贷不承担任何责任。　　平台保证模式　　代表平台：红岭创投　　平台运作模式：红岭创投的运作模式属于网站担保的P2P借贷模式，其操作流程类似于拍拍贷，借入者发布借款信息，多个借出者根据借入者提供的各项认证资料和其信用状况决定是否借出，但网站对成为VIP用户的借出者提供本金担保。　　平台收益来源：网站收益主要来源借款管理费和投标管理费，管理费用：每个月按借款本金收取0.5%，在借款金额中直接扣除。投标管理费：用户成功投标后，在借款用户还款收取利息时，利息的10%划归红岭创投网站。　　不良贷款处理：网站用户借款后如确实遇到困难，必须主动联系网站说明原因，并做出还款计划，网站将为其进行债务重组，帮助其缓解困难。用户如借款逾期以后，不接电话或恶意停机躲避债务等，网站将派人上门催收，除按逾期天数收取违约金和罚息，另外还将收取上门催收费用。　　如借款人到期还款出现困难，逾期三十天以后由红岭创投网站垫付本金还款，债权转让为红岭创投网站所有。或者，如借款人到期还款出现困难，由担保人垫付本息还款，债权转让为担保人所有。　　逾期率：1%左右　　研究结论　　1、红岭创投在平台运作上和拍拍贷类似，平台主要提供信息等服务，不参与借款交易；　　2、红岭创投目前主要服务于小企业等，在资料审查上采取了线下的模式，这个和宜信类似，更为准确真实地掌握借款人信息；　　3、由于服务对象的借款额度一般较大，红岭创投更多地要求借款人引入担保人，以保证资金的安全；　　4、在借款出现逾期或不良时，红岭创投将垫付本金和担保人垫付本金和利息，这样更为安全对保证资金的安全；　　5、正是由于红岭创投需要垫付资金，使得红岭创投虽然交易量不断增大，但是其盈利性并不强，比较脆弱；　　总体上看，红岭创投的风险控制采取了网站垫付和担保两种模式相结合，同时还是线下审查借款人资料，对于出借人来说，资金安全的保障更强，但是对于红岭创投来说，其盈利性不是很好，并且需要强大的实力来保证借出人资金的安全。　　风险备用金模式：　　代表平台：人人贷　　平台运作模式：人人贷主要为居间服务，借款人发布借款信息，出借人根据借款人信息选择是否借款，同时，人人贷“优选理财”则是一种资金池模式，出借人购买计划，自动投标到各借款人，并且资金循环使用。　　平台收益来源：账户管理费、服务费、加入费、退出费等　　平台审核方式：线上收材料，线下审查。　　不良贷款处理：平台每笔借款成交时，提取一定比例的金额放入“风险备用金账户”，借款出现严重逾期时（即逾期超过30天），根据规则通过“风险备用金”向理财人垫付此笔借款的剩余出借本金或本息。　　逾期率：0.73%　　研究结论　　1、人人贷也只是居间服务，并不直接参与借款交易，不过“优选理财”属于自动投标，出借人并不能选择借款人，而人人贷50%以上的资金在此计划中；　　2、根据数据，人人贷目前的信用标占比不到10%，其他是实地标和担保标，这就要求必须实地审查借款人信息，信息的真实性具有一定保障；　　3、如果出现逾期，人人贷使用风险备用金来保证出借人的本金和利息，以2013年的数据大致估算，其逾期借款不到1000万，而风险备用金2013年年末达到了2500多万，可以说目前完全能够覆盖逾期；　　4、人人贷在整个过程中只提供服务，不保证本金和利息。　　总体上看，人人贷采取了风险备用金来保障出借人的利益，目前借款逾期率较低，通过积累，风险备用金能够覆盖逾期借款，出借人资金相对较为安全，不过，在“优选理财”中，出借人对于投标没有控制权，完全由系统匹配，同时存在期限错配等风险。　　债权转让+风险备用金模式　　代表平台：宜信　　平台运作模式：宜信的主要模式为债权转让交易模式，创始人唐宁或其他宜信高管提前放款给需要借款的用户，唐宁再把获得的债权进行拆分组合，打包成类固定收益的产品，然后通过销售队伍将其销售给投资理财客户。　　平台收益来源：主要收益来源有服务费，其中债权转让费1%-2%，风险金2%以及借款人的借款利率和出借人收益率差额。　　平台审核方式：宜信在全国30个地区有办事处，宜信在收到贷款申请材料后，会采取实地调查审核（面审）。　　不良贷款处理：通过电话短信提醒、上门拜访、法律诉讼等多种方式，延迟还款的借款人需按约定缴纳罚息和滞纳金。平台提供了两种解决方案供出借人选择：一是与宜信共同追讨，借出人享有追讨回的本息和所有的罚息及滞纳金；二是通过还款风险金代偿部分本金及利息。　　逾期率：1%以内　　研究结论　　1、宜信模式属于债权转让模式，借款人和出借人并没有直接的信息交流，属于完全隔开的两方；　　2、宜信在全国30多个地区有办事处，采取实地调查审查借款人，这使得借款（债权）更为安全；　　3、宜信模式中，其为资金池的模式，借款人和出借人之间形成了多对多的形式，对于出借人来说，这样起到了风险分散的作用；　　4、采取了还款风险金的保证措施，一定程度上对出借人的本息起到了保护作用，降低了一定的风险；　　5、出借人购买的是理财计划，其收益率和借款人借款利率之间存在着巨大的利率差，这部分收入都被宜信收取，这也使得宜信在不发生大额逾期的情况下，存在垫付资金的可能性。　　总体上看，宜信模式在借款人资料审查上严格，也采取了风险金的形式来保证借款人的利益，不过这个比例在2%，如果不良或逾期率超过2%，如何操作并没有明确的说法，可以说出借人资金相对安全。　　抵押+风险备用金模式　　代表平台：富二贷　　平台运作模式：借款人在平台上发布借款信息和抵押物信息，出借人根据借款人信息资料和抵押物情况选择是否投标。　　平台收益来源：服务费以及风险备用金超额部分。　　平台审核方式：在线审核和抵押物自动估值。　　不良贷款处理：采取本金保障计划，借出人投资的借款出现严重逾期时（即逾期超过30天），富二贷将用风险备用金向借出人垫付此笔借款未归还的剩余出借本金或本息。　　研究结论　　1、富二贷的借款都必须拥有抵押物，这和大多数平台不同，有利于出借人资金的保障；　　2、平台的审核主要为线上，并且抵押物也是线上自动估值，对于信息的把握存在不准确性；　　3、风险备用金来自平台对借款人收取的费用以及计提，同时抵押物处理资金；在本金保障计划中采取的有限保障，也就是说兑付的额度和时间根据备用金账户资金来考虑。这样就会导致如果逾期率过高，存在不能及时兑付的问题。　　4、平台自身不保证出借人的资金安全。　　总体上看，富二贷在出借人风险上采取了两重保障，抵押物和风险备用金，相对来说安全，但是在信息审核上，却并不完善。不过，一旦风险备用金不能及时补充，出借人资金就不能短期收回，必须等到风险备用金再有资金才行。　　担保机构担保模式　　代表企业：合拍在线　　平台运作模式：合拍在线采取了融资担保模式，其运作过程大致也是借款人在网站发布借款信息，多个出借人根据借款人提供信息选择借款，但是在整个交易过程中，合拍在线引入了担保公司为出借人进行担保。　　平台收益来源：VIP客户费，居间服务费（借款人：至少借款额的0.6%，出借人：利息的10%）。　　平台审查方式：与担保公司合作，担保公司上门进行尽职调查和信息的审查。　　不良贷款处理：借款标逾期满30天时，由担保机构进行代偿或债权收购，投资人收到担保机构代偿或债权收购资金的金额等于投资人应收未收到的全部投资本息之和。　　研究结论　　1、合拍在线也只是提供中介服务，不参与借款交易过程；　　2、合拍在线借款人的信息审查主要由担保公司进行，担保公司会做尽职调查，这也有利于借款人信息等方面的详尽和真实；　　3、在平台运作中，合拍在线引入了数字证书，数字证书在支付机构和银行经常运用，在P2P公司则较少见到，这更加有利于保证用户资料的安全；　　4、如果出现逾期，出借人的资金由担保公司代偿，目前合拍在线与两家公司进行了合作；　　5、合拍在线并不保证出借人资金的安全，不承担借款损失风险。　　总体来看，合拍在线引入担保机构为出借人资金进行担保，而担保机构为了保证资金的安全性，在对借款人资料和信息等方面的审查时将会更加严格，这都有利于出借人资金的安全，同时降低违约风险。　　金融机构信用+担保机构担保模式　　代表平台：陆金所　　平台运作模式：陆金所目前提供中介服务，借款人申请借款，出借人进行投标，借款的发放和收回由陆金所代为办理，同时引入担保公司对借款人进行担保。　　平台收益来源：目前陆金所只收取债权转让手续费，为转让价格的0.2%，其他服务暂时免费。　　平台审核方式：陆金所凭借集团的优势和信息，对借款人进行信息的审查。　　不良贷款处理：每期还款日24点前，借款人未足额偿还应付款项，则视为逾期，借款人应向出借人支付罚息。逾期本金部分从逾期之日起在约定的执行利率基础上上浮50%计收逾期罚息。逾期罚息按日、单利计息。若借款人对任何一期应付款项逾期满80日，担保公司启动对出借人的代偿，代偿金额包括剩余本金、应付未付利息、逾期罚息。　　逾期率：目前不到1%。　　研究结论　　1、陆金所在整个借款中扮演的角色特别模糊，借款人和出借人之间并没有信息的交流，观察陆金所网站产品，也并没有提供借款人任何信息，并且资金均由陆金所代为转移；　　2、在交易过程中引入平安集团旗下的担保公司进行担保，对于借款出现逾期，提供全额代偿，对于出借人来说，资金安全程度较高；　　3、在对借款人审查上，陆金所依靠平安集团各模块公司的实力，对于借款人的审查较为严格；　　4、除了担保公司的担保外，平安集团强大的实力在出借人看来也是一种隐性担保；　　5、陆金所目前对出借人资金最低要求比较高，至少1万元，这也与很多P2P公司不同；　　6、目前借款交易并没有出现费用，公司收入来源值得思考。　　总体上看，陆金所作为一家背靠强大金融机构的P2P，其在风险管理等方面，应该较为成熟，并且引入了担保机构进行担保，可以说出借人资金得到了保障。但是，虽然陆金所一直强调其并非做资金池交易，然而通过网站产品信息，其资金池交易明显，并且陆金所并不是简单提供信息平台，还充当了资金转移的中介。　　小额贷款担保模式　　代表平台：有利网　　平台运作模式：有利网其实是个线上理财和线下借款的结合，线上有利网提供资金渠道，线下小额贷款公司提供借款资源，有利网只是发布募集资金需求，并不提供借款申请。　　平台收益来源：暂不对投资人收费。　　平台审核方式：一是小额贷款公司的尽职调查，二是有利网的评估。　　不良贷款处理：合作的小额贷款机构及担保公司提供连带担保，借款人若发生违约直接进行代偿。有利网还向合作的小贷公司收取一定比例的保证金。保证金收取的比例根据其对小贷公司进行尽职调查的结果而定，有利网也独立设立了保证金账户。一旦小贷公司层面发生违约，有利网将启用保证金来对投资人进行偿付。　　逾期率：3%左右　　研究结论　　1、有利网平台更多地是向投资人推荐项目，其并不开发项目，项目由小额贷款公司提供，其确切来说可以认为是一个“项目销售平台”。　　2、小额贷款公司的项目通过了小额贷款审核，还需要经过有利网的审核，这不但是为了保障项目质量，也是为了有利网的声誉；　　3、在借款出现逾期的情况，小额贷款公司以及担保公司提供连带担保，保证了投资人的资金安全，同时为了防止小额贷款公司违约，对小额贷款公司收取保证金来保障投资人利益；　　4、有利网在这个过程中不承担保证责任。　　总体上看，有利网实质是“借款项目销售平台”，其功能在两个方面，一个是为投资人提供投资渠道，一个是为小额贷款公司解决资金需求。有利网虽然审查借款人，但是对借款人并没有把控，完全依靠小额贷款公司。另外，从有利网透露的逾期数据来看，其逾期率在众多平台中属于偏高的。
(责任编辑：Newshoo)
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大数据风控是个什么鬼？
& & &不知何时起，大数据开始风靡各个领域，从餐饮、住宿到购物再到旅游......大数据频繁应用到各行各业的市场拓展中。而近几年，对于火热发展的互金公司来说，言必称大数据似乎也成为了一种“高科技”潮流。
&&& 大数据风控是目前Fintech领域的主要应用，也是资本市场关注的宠儿。很多大型互金公司都开发了大数据风控模型，业界也涌现了很多专门做大数据风控技术然后输出技术能力的技术研发型公司。然而，大数据风控有很强的技术壁垒，并非每家公司都能做好，不排除一些企业利用大数据风控的概念进行炒作。对于不懂技术的普通人而言，大数据风控的概念也是云里雾里。
大数据风控模型，技术含量真的高吗？
&&& 那么，说起大数据风控，首先大家可能想到的是必不可少的“高科技工具”——大数据风控模型。
&&& 大数据风控模型是通过全方位收集用户的各项数据信息，并进行有效的建模、迭代，对用户信用状况进行评价，可以决定是否放贷以及放贷额度、贷款利率。主要分为四个部分：数据收集、数据建模、构建数据画像和风险定价。具体考核数据如下图所示：
一、数据收集
&&& 互联网大数据包括：
1、用户行为数据（精准广告投放、内容推荐、行为习惯和喜好分析、产品优化等）；
2、用户消费数据（精准营销、信用记录分析、活动促销、理财等）；
3、用户地理位置数据（O2O推广，商家推荐，交友推荐等）；
4、互联网金融数据（P2P，小额贷款，支付，信用，供应链金融等）；
5、用户社交等UGC数据（趋势分析、流行元素分析、受欢迎程度分析、舆论监控分析、社会问题分析等）。
二、数据建模
&&& 模型包含四大方面的数据：
1、个人/公司的基本信息，包括个人资历、个人/公司的信用信息、公司财务指标、家庭结构关系、家庭社会地位关系、个人社交关系、工商注册信息等；
2、个人/公司商务信息，包括线上零售交易信息、、个人/公司资质、土地出让/转让信息、质押抵押信息等；
3、个人/公司社会公众信息，包括涉诉信息、专利信息、被执行人信息等；
4、个人/公司社会关联方信息，包括自媒体、证券社区、行政监管/许可、行业背景、商标、招中标、行政处罚、抵押担保等。
常使用的模型：
1）聚类： 比如常见的相似文本聚类，大量用户发相似帖子是常见的灌水行为，需要处理。
2）分类：比如我们根据已经识别的有风险和无风险的行为，去预测现在正在发生的行为，根据关键字动态去识别预测效果不错。
3）离群点检测：比如登录行为，当同ip登录大量登录失败，这种行为可能是暴力破解，当同ip登录基本全部成功，这种行为可能是机器登录，采用离群点检测发现这两类行为并处理等。
&&& 大数据风控模型构建的两个必要步骤，一是，发现不同特征与违约之间是否有相关性；二是，为不同的特征赋予权重或违约概率，以确定拥有多项特征的用户的信用状况，决定是否提供金融服务、具体的额度以及利率水平。目前国内90%以上的建模团队都使用Logistic回归做评分卡，当然还有少数人使用决策树，神经网络和机器学习目前还没在此行业有显著成果。Logistic制作评分卡模型的衡量标准是K-S值的大小，依据数据质量和建模能力在0-0.5之间，一般在0.3以上才可用，好的模型可以达到0.35。芝麻分模型的K-S值在0.32左右。
&&& 模型开发出来后，应用到具体的信贷等金融活动中，等若干个放款周期结束后，会有结果数据出来，这时候需要依据这些运营数据对模型进行修正，经过一次次的迭代，模型的有效性、实用性会逐步提升。
应用案例：
1、欺诈风险用到模型主要是社会关系网络模型，通过每笔案件之间的关系，判断新案件是欺诈申请的可能性。
2、信用风险主要用到模型是逻辑回归建立评分卡（也有的用决策树），量化新申请人可能违约的概率，根据评分高低制定不同的授信规则和催收策略。
3、贷后管理也用到行为评分卡，例如额度调整和客户风险分池管理等。
大数据风控对模型的挑战：
1.模型的泛化能力：复杂的特征和模型可以增强模型的泛化能力，采用复杂特征和更多维度的特征是很有效的。
2.模型的可解释性：风控模型识别出来的数据需要做相应的处理，任何机器识别处理都不可能完全避免用户的投诉和异义，对于模型一定要了解业务特征，能够转化为客服和用户可以理解的语言去解释，使得任何处理我们都有理有据。
3.模型的更新速度：高对抗性场景下，模型快速更新是关键。
三、数据画像
&&& 用户画像的底层是机器学习，那么无论是要做客户分群还是精准营销，都先要将用户数据进行规整处理，转化为相同维度的特征向量，诸多华丽的算法才可以有用武之地，像是聚类，回归，关联，各种分类器等等。
&&&对于结构化数据而言，特征提取工作往往都是从给数据打标签开始的。比如购买渠道，消费频率，年龄性别，家庭状况等等。好的特征标签的选择可以使对用户刻画变得更丰富，也能提升机器学习算法的效果(准确度，收敛速度等)。
四、风险定价
&&& 量化风险管理的一个核心是风险定价，根据平台自身的风险偏好来对资产进行定价，高风险资产定价较高，低风险产品定价较低，根据风险高低来制定，RBP（基于风险定价）已经成为主流。虽然对技术的应用日趋成熟，但现实的情况是，行业的业务模式仍然大量基于人海战术，在信用评级和风险定价方面过多依赖人的经验。
&&& 目前的互联网数据+金融已经开始改变这一状况。尤其是在领域，互联网大数据积累已经让风控进入2.0时代。通过数据的积累，可以实现客户开发和数据采集通过人工完成。
多维度的风险定价系统
&&& 中国现实的难处是，个人信用数据缺失，央行征信只能覆盖25%人群。同时金融机构风险定价水平不高，导致市场难以发展。目前京东用积累的数据推出了“京东白条”，蚂蚁金服开发淘宝购买者数据推出了“花呗”，这些都有一个限制就是只能在指定的服务商消费才可以用。但这也从一定程度上说明利用大数据可以实现业务的功能。目前，已有一些P2P平台通过接入了多家第三方数据用于风控。通过对数据的整合、补充、调用、评判等，使风控模型运算结果更加准确。
定制化的风险定价系统
&&& 从商务智能的角度说，模型、评分、策略等都是为具体的业务服务的，脱离了具体场景的模型和评分是无本之木，无源之水，脱离了业务场景谈模型的准确性，没有实质意义。不同的业务场景，产生了不同的数据，不同的数据包含着不同的规律，体现在数据分析中就是模型、参数和评分。
&&& 这也要求评分的模型在设计之初，就要考虑如何更加智能。不同的设计者必然风控模型也会不同，因此定制化的风险定价系统将成为未来的趋势。
如何判断大数据风控的成色？
&&& 几乎所有的互金公司都在宣传自己的“眼花缭乱”的大数据风控，这样可以让平台用户更加放心，也给投资机构讲一个技术含量高的“故事”，但并非每个公司都有相应的能力。就算确实已经开发大数据技术，但能力也有高下之分。如何判断一家互金公司的大数据风控技术的成色好不好？
&&& 1）首先看团队实力，团队是否有足够的技术人员，是否有相应的开发经验和履历。技术团队的规模与构成是衡量其大数据能力的重要指标，这一点比较直观。
&&& 2）其次，看公司的业务特征是否有使用的数据技术的必要。企业如果服务于足够海量的用户群体，交易频次也足够高频，则有通过大数据技术提升运营能力的需要，也会有越来越大的数据支撑模型的迭代。如果一家企业只是服务于有限的客户，使用传统的线下风控模式就可以，没有使用大数据技术的必要，而且过程中无法产生大量的数据，也就无法为模型提供数据支持，所以也就没有使用大数据风控的可能性。例如，在P2P行业，如果借款人都是机构，且都是分散各行各业的融资标的，则大数据风控没有用武之地，也没有使用的必要。
&&& 3）另外，还要看经营的时间长短。验证一个大数据风控模型的有效性，需要几万笔贷款进行验证。如果业务经营没有多长时间，不会累积足够的历史数据，也就无法对模型进行技术进行及时的迭代更新，其有效性也就面临很大考验。
现阶段，大数据风控面临哪些问题？
&&& 发展大数据风控无疑是行业必经趋势，但其发展道路肯定也不是一帆风顺，还是面临很多障碍和困境。
&&& 1）首先是数据源的问题。数据量需要进一步扩大，为模型提供训练数据方面的支撑。对于一些缺乏信用数据的群体而言，目前很多线下行为都还没有数据化，线上数据也比较有限，对于这类群体，各种行为线上化、数据化进而将数据结构化，需要有一个过程。近些年来随着智能手机与社交网络应用的普及，很多缺乏信用数据的群体在线上有了一些数据，但数据量还需要进一步增加。未来物联网的发展可能带来更丰富的数据信息，辅助进行风控决策。
&&& 2）其次是面对的欺诈行为层出不穷，不断考验模型的有效性。“骗子也有知识分子，甚至也精通风控模型。”想骗贷的群体对反欺诈模型也是很感兴趣，想方设法寻找漏洞以骗取资金，各种包装公司伪造技术也助长其欺诈行为。一个模型出来以后，刚开始可能比较有效，但面对新出现的欺诈行为可能又缺乏辨别能力，导致模型精准度下降。这就需要大数据风控模型在试错中不断迭代，加入更多复杂特征和更多维度的特征。这对于大数据风控公司的技术能力是持续的考验。
&&& 3）另外，大数据风控的发展要避免场景、行业、授信人群的集中化。企业做大数据风控，往往会选择一个场景、垂直行业或细分人群进行切入，这样可以将一个场景做深做透，深度分析、利用该领域的数据，但从金融的规律看，信贷过于集中于某个领域可能带来风险。所以，在做资产的时候，包括人群区域性、资产类别尽可能得做分散。零售信贷行业很多风险事件是因为行业对某一个群体人的过度的授信，导致风险延伸到整个经济。如果集中在某个场景或者某一类人群，风险可能越来越大，最终对行业市场有一个很大的冲击。
P2P公司常用的互金大数据风控方式有哪些？
一、个人身份信息验证
二、分析提交的信息来识别欺诈
三、分析客户线上申请行为来识别欺诈
& &&欺诈用户往往事先准备好用户基本信息，在申请过程中，快速进行填写，批量作业，在多家网站进行申请，通过提高申请量来获得更多的贷款。
四、利用黑名单和灰名单识别风险
&&& 互联网金融公司面临的主要风险为恶意欺诈，70%左右的信贷损失来源于申请人的恶意欺诈。客户逾期或者违约贷款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通过催收公司进行催收，M2逾期的回收率在20%左右。
&&& 黑名单来源于民间借贷、线上P2P、信用卡公司、等公司的历史违约用户，其中很大一部分不再有借贷行为，参考价值有限。另外一个主要来源是催收公司，催收的成功率一般小于于30%（M3以上的），会产生很多黑名单。
&&& 灰名单是逾期但是还没有达到违约的客户（逾期少于3个月的客户），灰名单也还意味着多头借贷，申请人在多款平台进行借贷。总借款数目远远超过其还款能力。
五、利用移动设备数据识别欺诈
&&& 行为数据中一个比较特殊的就是移动设备数据反欺诈，公司可以利用移动设备的位置信息来验证客户提交的工作地和生活地是否真实，另外来可以根据设备安装的应用活跃来识别多头借贷风险。
&&& 欺诈用户一般会使用模拟器进行贷款申请，移动大数据可以识别出贷款人是否使用模拟器。欺诈用户也有一些典型特征，例如很多设备聚集在一个区域，一起申请贷款。欺诈设备不安装生活和工具用App，仅仅安装和贷款有关的App，可能还安装了一些密码破译软件或者其他的恶意软件。
&&& 欺诈用户还有可能不停更换SIM卡和手机，利用SIM卡和手机绑定时间和频次可以识别出部分欺诈用户。另外欺诈用户也会购买一些已经淘汰的手机，其机器上面的操作系统已经过时很久，所安装的App版本都很旧。这些特征可以识别出一些欺诈用户。
六、利用消费记录来进行评分
&&& 大数据风控除了可以识别出坏人，还可以评估贷款人的还款能力。过去传统金融依据借款人的收入来判断其还款能力，但是有些客户拥有工资以外的收入，例如投资收入、顾问咨询收入等。另外一些客户可能从父母、伴侣、朋友那里获得其他的财政支持，拥有较高的支付能力。
&&& 按照传统金融的做法，在家不工作照顾家庭的主妇可能还款能力较弱。无法给其提供贷款，但是其丈夫收入很高，家庭日常支出由其太太做主。这种情况，就需要消费数据来证明其还款能力了。
&&& 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。例如头等舱乘坐次数，物业费高低、高尔夫球俱乐部消费，游艇俱乐部会员费用，奢侈品会员，豪车4S店消费记录等消费数据可以作为其信用评分重要参考。
七、参考社会关系来评估信用情况
八、参考借款人社会属性和行为来评估信用
九、利用司法信息评估风险
&&& 涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人，其信用情况不是太好，特别是涉赌和涉毒人员，这些人是高风险人群，一旦获得贷款，其贷款用途不可控，贷款有可能不会得到偿还。
&&& 获客、风控、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，对于互联网金融行业而言，大数据除了在风控方面发挥着巨大作用外，在精准营销、产品创新、提升运营效率和决策支持等方面亦为企业发展提供动力。
&私募基金（PrivateFund）是私下或直接向特定群体募集的资金。与之对应的公募基金（PublicFund）是向社会大众公开募集的资金。人们平常所说的基金主要是共同基金，即证券投资基金。从研究范式来划分，证券投资的分析方法主要有如下三种：基本分析、技术分析、演化分析，这三种分析方法基于完全不同的理论体系和逻辑结构，其主要研究对象，都只侧重于市场运作的某一特定方面或者范畴，都有其合理性和局限性，但...&今天下午临时被同事拉去出差，跑了个小长途。原以为没时间写，想请假的，发现回来还有点时间，今天盘中大跌，还是上来和大家交代几句。A股下午大跌，吓坏了很多人，不少人以为刚消失的穿肠阴又回来了。是不是暴跌又回来，我觉得要明天在看一天，至少我还是乐观的。今天下午的大跌很可能是B股的大跌引起的。B股指数今天暴跌6%。下午13点半，莫名的B股指数大跌。13点45左右，A股开始跟风。估计很多新股民都不知道B股是...&前文：越来越多的人把目光转移到了股票、外汇市场，可是很多时候，能否准确预测价格变动的范围和幅度，以及进行广泛的调查或评估复杂的财务报告，会让新入市场的投资者一时很是茫然。这个时候一款简单的金融工具将会受到大家的青睐，二元期权也就这样应运而生。但是，很多投资者提起二元期权会感到很迷茫，不知道什么是二元期权？那么，接下来带你好好认识一下二元期权什么是二元期权二元期权，又称数字期权、固定收益期权，是操作...&区块链技术是指一种全民参与记账的方式。所有的系统背后都有一个数据库，你可以把数据库看成是就是一个大账本。目前是各自记各自的账。由于没有中心化的中介机构存在，让所有的东西都通过预先设定的程序自动运行，不仅能够大大降低成本，也能提高效率。而由于每个人都有相同的账本，能确保账本记录过程是公开透明的。区块链技术是比特币的底层技术，比特币在没有任何中心化机构运营和管理的情况下，多年运行非常稳定，没有出现过任...&点击标题下「登陆新三板」可快速关注ST股是个什么鬼？日,沪深交易所宣布，将对财务状况或其它状况出现异常的上市公司股票交易进行特别处理(Specialtreatment)，并在简称前冠以“ST”，因此这类股票称为ST股。dudaoe.com所谓“财务状况异常”是指以下几种情况：（1）最近两个会计年度的审计结果显示的净利润为负值。（2）最近一个会计年度的审计结果显示其股东权益低于注册...&
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