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现在风控做的比较好平台有哪些啊？
现在做的比较好平台有哪些啊？想考虑，但是一直找不到合适的，还是安全第一。
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&加载中...互联网金融基础设施和风控系统有哪家开发实力好？
基于目前的发展形势来看，互联网金融风险管理仍存在着基础设施欠缺问题。只有切实推动互联网金融基础设施建设，才能确保金融风控。那么互联网金融基础设施建设和风控系统有哪家开发实力较好呢？
在回答这个问题之前，我们先来了解一下互联网金融基础设施建设。经过长达几十年的发展，线下金融已经建立起风控、征信、支付等相对完整的基础设施，但由于网上金融的“超范围”，现有的基础设施无法直接转移到线上，因而仍需借助风控系统来加强线上的互联网金融基础设施建设。
在这偌大的市场中，存在着大大小小的服务商致力于互联网金融风控系统开发，比如深圳达普信。作为专业的软件技术服务商，其能依据市场形势，根据需求自主研发出符合用户使用要求的风控系统，不仅接入了多方征信源进行了基于大数据的风险管控，而且在系统的每个环节中都融入了风险管理理念，从源头上大大降低了风险的存在性。
总而言之，当线下金融已经具备完善的互联网金融基础设施时，只有借助线上的风控系统才能实现线上线下金融的完美衔接，打造出一个强而有力的风控管理体系，切实保障企业和用户的安全。
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真正好的风控，是营销、产品和风控“三位一体”的系统
一本财经 | 未央网
本文共1658字，预计阅读时间33秒Capital One 的风控系统是怎么搭建的？所谓大数据驱动的“测试与学习”，是如何做到的？如何建立大数据风控体系？
小赢科技总裁成少勇在一本财经学院主办的“Capital One基因密钥”闭门训练营中，为大家剖析Capital One模式背后的密钥。以下是他分享的部分干货。
01 风控体系
Capital One不到20多年时间从一个小银行信用卡部门做到美国前几名的银行的关键原因是他的文化和管理体制。
我们在实际利用的时候，不会照搬Capital One原来数据和模型方法，因为时代不一样了，技术进步了，而且中国的数据和国外不一样。
所以我讲的是Capital One成功的原理和本质，然后需要结合实际去理解，落实。
首先讲风控系统，大数据风控的核心是风控基础设施。这里包括了系统，数据，数据分析和模型，但最终能成为核心竞争力的还是人才和管理体制。
具体我讲一下政策管理流程，我们在上线之前要做多方面的工作，首先我要评估一下，调整政策会进来多少客户，对收入和风险（逾期）的影响有多大；上线时要实时监控，业务变化是否符合我们的假设和预期；一段时间很快就要评估政策对业务量的影响；等风险表现出现后在评估对收入和损失的影响是否符合预期。这样的政策调整是频繁的，要大量的跟踪和数据分析。
衡量风险最好的曲线是vintage analysis, 一段时间放款的贷款整体上在生命周期的风险表现，这个风险曲线也是风险管理很重要、很根本的东西。短期现金贷虽然时间短，一般在一个月以内，但是也可以从客户的生命周期来看其长期风险。
经过大量实际数据的建模分析，实际发生的风险是时间，客群内在风险水平和外部环境三个因素共同决定的，可以用数学的方法计算出来。
T代表时间，图中是12期的分析曲线。
R是风险，存在各种衡量方法。
E是外部因素。比如经济状况、催收情况，市场情况，自然灾害等。
通过这个曲线图，你就明白目前资产处于什么风险水平，如果外部环境变化会处于什么风险水平。
从方法论上说，传统金融机构根据经验，利用学历、性别等进行风险识别。
移动互联网时代，新的数据分析方向，申请过程中，将对用户设备及行为数据进行采集，包括：IP、设备指纹、移动网上行为、社交数据，电商行为等。比如对于存在问题的设备、IP等，将关联相关申请进行集中防范。
数据复杂，数据量很大以后，就需要做模型了。成熟的模型，加上丰富的数据，对以数据为导向的政策至关重要。
目前在中国零售风险管理采用的模型主要有两种形式：逻辑回归和机器学习模型。
逻辑回归模型技术成熟，在中美的零售风险管理中长期使用。但在互联网大数据时代有一定的局限性。机器学习模型在互联网大数据时代能弥补逻辑回归模型的不足，在目前中国的科技金融企业中得到了广泛的应用。
03 测试学习
说完风控系统，然后咱们再谈谈具体的应用。
在测试流程这套体系下，一切就水到渠成了。
比如一个比较好的客群，我们可以通过提额增加公司的净利润，但不知道提额多少合适。把客群分成4等分，分别给以10%，20%，30%，40%的提额，再跟踪业务量，收入的变化和风险损失的变化，盈利最高的选择在测试中可以发现答案。
测试对公司是有成本的你要有很好的数据能力。没有数据分析师你这一块就做不好，没有好的系统能力做得太少也不行。
测试是有很大成本的，比如损失，人力成本、时间成本等。需要优秀的分析师来设计解决关键问题的测试方案, 并且进行跟踪数据分析。 测试还要有灵活强大的系统, 能快速实施大量的测试。在Capital One早期，每年的测试都数以万计。
再次强调一下，大数据风控的核心是风控基础设施，这里包括了系统，数据，数据分析和模型，但最终能成为核心竞争力的还是人才和管理体制。
（整理 | 洛桑）
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事实为依...
版权所有 (C) 清华大学五道口金融学院互联网金融实验室 | 京ICP备号-1前金融：好平台必须要有好的风控体系
2016年监管政策的出现使得整个P2P行业风声鹤唳，对于p2p平台来说，合规最重要，对于用户来说，安全最重要。
　前金融小编整理数据发现，大家关注的焦点在于平台是否对接银行。其实对于网贷行业来说，比对接银行更为重要的是风控体系的建立，只有风控才是平台可持续发展的基石。没有好的风控，借贷两端将会出现大量坏账发生，只有通过风控掌握优质的资产端才可以从源头上规避风险，将网络借贷的风险降至更低。
在平台风险管控上，前金融按照银行级别的风控审核标准，拥有三大审核机制，9道风控审核流程，环环相扣，缺一不可，确保项目的真实并透明化操作。在技术保障方面，前金融拥有一支具备专业知识、行业资深的IT团队，通过自主研发，一砖一瓦地构架网站保障用户的信息安全。在资金安全上，前金融在积极洽谈银行存管的同时，率先引入第三方支付完成资金托管，用户可通过个人账户清晰地查看账户的资金明细，资金流向都可以直观地查询，做到透明、安全。
　　整个P2P行业无论是国资系、创业系还是风投系，但凡比较知名的都是在风控上下足了文章的。我们可以看到类似友信的人人贷、宜信的指旺、华夏融创的天天理财，都是以优质资产来说话，依靠自身健全的风控及贷后管理体系，将更多的优质资产输出，从而实现了大数据库的完善和提升，在精准的大数据计算情况下，配合人工审核，通过五审步骤最大程度地降低风险性，从而最大限度确保投资的安全。
　　通过过往经历来看，前金融小编整理数据发现，行业内大量跑路的基本都是无法兑付造成的。原因正是在于无法做好风控的排查，导致借贷两端出现大规模坏账，最终陷入死循环。而行业内风控系统需要从风控流程、风控人员管理、风控效率、风控质量、风控成本等多维度考量，并不是所有P2P网贷都能够做到的。有效的、高效的大数据风控体系建设，突破大数据技术障碍是基础，更重要的是要对金融风控领域以及互金行业有足够深刻的理解和研究，对风控管理和运维有深刻认识。
我们应该清楚的看到，传统风控方式及大数据风控已经形成良好的互补形态。在互联网金融的模式下，科技金融已经成为主流，快速有效的审核将成为良性交易的重要平衡方式。通过行为数据来实施风险控制，用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。大数据风险控制的作用就是从原来被拒绝的贷款用户中找到合格用户，识别出已经通过审核的高风险客户和欺诈客户。在共债人中找出优质的有偿还能力的行为人，是大数据风控的优势所在。通过线上大数据信息的应用，达到保障用户权益以及资金安全的目的，利用线上大数据信息，根据用户行为、个人信用、经济水平、社会关系、消费意愿等多元化角度来评估用户的还款能力及意愿，通过大数据可以使得风控更加严谨的对用户进行画像，保障识别真实借款人的资格，甄别好坏，从而达到选择优质真实资产，保障用户的理财安全。
　前金融作为一家互联网金融信息中介平台，通过精选优质资产，专业风控保障把控，为投融双方提供灵活、多元化的借贷交易服务。成功接入第三方丰付支付托管系统，更与第三方融资性担保机构达成友好合作协议。用户可通过个人账户清晰地查看账户的资金明细，资金流向都可以直观地查询，做到透明、安全。
来源：前金融
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在这个选择当中，每个人都想找寻最好的，却忽略了最合适的才是最好的。世界上有一百个读者，就会有一百个哈姆雷特。同样地，这世界上有一百个需求者，也会有一百个最好的供应链金融风控系统开发商。每个人的看法和实际情况都不相同，关键还在于自己如何抉择。
深圳达普信作为专业的互联网系统解决方案专家，在供应链金融领域沉淀多年，深知社会的发展局势，在其自主研发的供应链金融系统中加入了风控管理原理，做到强有力的将风险阻挡在外，保证供应链金融企业能够安全高效的开展业务。
此外，随着大数据时代的来临，达普信还在系统中接入多方征信源，进行基于大数据的风险管控，以保证在业务流程中每个环节的交易都可以得到安全性保障，进一步推动供应链金融业务的开展。
由于目前我国的征信体系还不够完善，对于供应链金融企业来说，拥有一套完整的供应链金融风控系统还是十分重要的，前提是必须选对开发商。而在选择开发商的过程中，建议企业不要急于求成，作出综合性的评估衡量才是王道！
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