金融行業風控體系有哪些

① 互聯網金融風控模型都有哪些

以P2P網貸為例

一、銷售環節

了解客戶申請意願和申請信息的真實性，適用於信貸員模式，風控關鍵點。

風控關鍵點：不同類型的借款申請調用不同的信用評分規則引擎。

二、貸後存量客戶管理環節

存量客戶授信調整是存量客戶管理中的重要一環

風控關鍵點：

1、違約情況觀察，比如是否發生早期逾期，連續多期不還欠款、聯系方式失效等

2、信息關聯排查，比如存量客戶中是否有與新增的黑名單、灰名單數據匹配

三、貸後逾期客戶管理環節

還款意願差和還款能力不足是客戶逾期的主要原因，這個環節主要涉及逾期客戶管理與失聯客戶管理

風控關鍵點：

1、催收模型、策略優化。

2、失聯客戶識別與修復失聯客戶信息。

四、資金流動性管理環節

流動性風險是P2P網貸平台的主要風險，跑路P2P網貸平台的一個重要原因就是發生了擠兌。大數據下的流動性管理其實是實時BI的一個應用。傳統BI數據T+1，大數據是實時BI。

風控關鍵點:

1、資金維度

2、業務維度

② 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。

③ 金融風險管理的體系

互聯網大浪潮如今早已席捲全球，中國互聯網模式不斷進行著變革，數據資產化、金融平台化日益成型，互聯網金融創新模式百花齊放。眾所周知，金融的本質是風險管理，依託於大數據，新型的風控理念很快吸引了互聯網巨頭、信貸機構、金融科技安全服務商、銀行機構等紛紛發力參與這場技術變革。

一時間，大數據風控成為互聯網背景下金融發展的「寵兒」，也成為資本關注的焦點。例如常見的金融借貸業務場景，供應鏈金融、消費貸款、企業信貸等都需要利用大數據構建智能資料庫和模型來識別欺詐用戶以及評估用戶信用等級，從而提升欺詐交易識別率。

風控一直被視為互聯網金融發展的命脈，大數據風控的發展無疑是行業必然趨勢，風險控制能力會直接決定平台的生死。安全做得好，金融創新的前景是一片坦途;安全做得差，平台可能被引向窮途末路。

大數據風控-互聯網金融的命脈

盛林集團深耕網路安全及大數據領域多年，鑄就了企業強有力的核心競爭力，其完善的精準風控體系正是這些金融機構所需要的，從賬號風險防護到應用風險防護，再到信用與欺詐風險防護，縱深金融業務的整個生命周期，讓交易變得更安全、更可靠。

事實上，風控離不開大數據的支撐，當前市場上流通的數據來源十分混亂，不乏摻雜著來自黑產倒賣的各種有效或者無效數據，因此數據的合規性也成為實現精準風控的前提，沒有用戶授權的數據業務是不持久的。不僅僅是合規性，數據的感知和預測、數據的修復和再生、數據交易信任評估能力更是數據服務的核心。

所謂道高一尺，魔高一丈，緊隨信貸市場和企業的發展，總有一部分群體對反欺詐模型進行研究，尋找漏洞來破解風控命門，這就需要大數據風控模型在業務運行中不斷豐富和優化，加入更多復雜特徵和更多維度的特徵，在貸前、貸中、貸後環節制定全面的服務監控體系，幫助信貸企業降低業務風險。

風險防控一定要從多維度、合法權威的數據源切入，基於深度學習、關系分析、智能決策、態勢感知等特性，在海量數據分析的基礎上，構建專業有效的規則、模型，結合時空維度立體探查風險規律，智能分析業務風險，實現行業風險實時預警，及時掌控風險態勢，阻斷欺詐操作。

不可否認，大數據的引入，給金融領域帶來了一股暖流。互聯網金融領域的風控挑戰依舊嚴峻，不斷地在數據開發及應用的道路上踐行，努力實現從量變到質變的過程是我們首當其沖要做的。

CFRM(Certified Financial Risk Manager)，注冊金融風險管理師，由注冊金融風險管理師協會(ICFRM)主考並頒發，並同時被納入中國市場學會金融服務工作委員會(簡稱「金融委」)建立的全國財經金融專業人才培養工程(簡稱PFT)，是代表風險管理行業的專業水平認證。