互联网金融的风控团队有用吗？

一、互联网金融的风控团队有用吗？

回答这个问题，我们应该首先明白风控包括风险管理和风险控制。

风险管理：是指如何在项目或者企业在一定的风险的环境里，把风险减至最低的管理过程。它的基本程序包括风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评价等环节。

风险控制：是指风险管理者采取各种措施和方法,消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或者减少风险事件发生时造成的损失。所以其实风险控制是风险管理中的一个环节。

那么，互联网如何做好风控呢，我认为应从以下几点入手：

首先，了解风控体系的建立是打算以哪种形态存在？线上审核、线下审核还是线上线下结合模式？首先不太建议纯线上风控审核，基本目前市场还是要以线上评分机制与线下风控结合为主，如果纯线上风控审核，对于风控而言难度还是相当大的，那么真实性、道德风险、合规性等都需要防范的，一旦投资者的资金出现问题，止损难度和费用都会相应增加，纯服务平台，是否承垫付投资人损失，那么对平台会有相当大的预期风险，如果不承诺垫付，那么市场投资者的粘合度、信任度等问题就需要解决，对于互联网金融平台发展势必会受阻，需要承受的是长期的市场适应能力，当然也不排除有些：非结构化产品特殊可行性模式；

其吹，要明白互联网金融也是一种传统模式的颠覆，传统的金融模式：投资者、服务平台（P2P）、融资者，对于一端的投资来分析，互联网金融公司，是一个快捷有效的一个投资方式，操作的安全性、可控性、稳定性比较重要了；对于另一端借款分析，是否会有信用风险和道德风险出现，对于一个金融企业来说就至关重要，还是一个‘风控点’的问题。

然后公司应考虑进入市场方向、目标客户群体，打算以金融产品为市场导向，再去考虑风控掌握方向，先要把战略目标确定了，才能去确定有效的风控体系建立、市场推广方向等，现在就有很多家互联网背景的公司，他们的风控方向，目标人群是明确的，当然他们的互联网背景，也为他们带来了很多的优势，就是多年的用户和商户的数据累计，可以明确的进行数据分析、轨迹消费习惯测算，O2O供应链环节把控、产业链上下游控制等等的防范措施，这就是他们的风控把握明确方向。

二、大数据风控与传统风控

大数据风控与传统风控是金融行业中的两种主要风险控制方式。随着信息技术的飞速发展，大数据风控作为一种新兴的风险管理手段逐渐受到重视。在传统风控中，主要依靠经验和规则来进行风险评估，而大数据风控则通过分析海量数据，挖掘数据背后的规律，实现精准的风险预测与控制。

大数据风控的优势

大数据风控相比传统风控具有诸多优势。首先，大数据风控可以实现对客户行为的更加精准的分析，识别出潜在的风险点。其次，大数据风控具有更高的自动化程度，可以快速应对市场变化，降低风险的发生概率。此外，大数据风控还可以实现对风险事件的实时监测与预警，帮助金融机构及时制定风险防范措施。

传统风控的优势

尽管大数据风控有诸多优势，但传统风控仍然具有其独特的优势。传统风控依靠丰富的从业经验和成熟的风控体系，能够对风险进行更加深入和全面的把握。传统风控还可以更好地结合人为因素和业务实践，对复杂风险事件给予及时应对，保障金融机构的稳健经营。

大数据风控与传统风控的结合

实际上，大数据风控与传统风控并非完全对立，二者可以相互结合，发挥各自的优势。大数据风控可以为传统风控提供更多的数据支持，提升风险评估的准确性和效率。而传统风控则可以通过经验和规则的补充，为大数据风控提供更多的专业指导和业务支持。通过两者的有机结合，可以构建更加健全和高效的风险管理体系。

未来发展趋势

随着科技的不断进步，大数据风控在金融行业中的应用将更加广泛。未来，大数据风控有望通过人工智能、机器学习等技术的不断升级和应用，进一步提升风险管理的水平和效果，实现更加智能化的风险防范和控制。同时，传统风控也将在不断创新和发展中，为金融行业提供多元化的风险管理解决方案。

总的来说，大数据风控与传统风控各具优势，二者互相补充，并在实际应用中逐渐趋向融合。在未来的金融风险管理中，大数据风控和传统风控将共同发挥作用，共同应对日益复杂多变的金融市场环境，为金融机构的稳健经营提供有力支持。

三、什么是风控？什么是风控？

风控（Risk Control）是指针对金融、商业及其他行业服务的风险，提供有效的控制和管理方法，以减少潜在损失的策略和措施。

它的目的是通过预测和识别风险，为企业避免或减小可能造成的损失。

风控的主要任务是制定一套完整的风险管理方案，包括对不良风险的识别、评估、监测和控制等，有效控制风险，提高管理效率和经营效益。在金融行业，风控通常包括信用风险、流动性风险、市场风险、操作风险等。风控的重要性越来越被人们所重视，因为它是保证企业稳健经营和可持续发展不可缺少的环节。

四、风控分析

风控分析的重要性

随着互联网的普及，网络借贷行业得到了迅猛的发展。然而，在快速发展的同时，也面临着诸多风险。风控分析作为网络借贷平台的核心工作之一，对于平台的稳定运营和用户的资金安全至关重要。本文将探讨风控分析的重要性及其在实践中的应用。

风控分析的原理

风控分析是指通过对借款人的信用状况、还款能力、还款意愿等多方面因素进行评估，从而确定借款人的违约概率。通过对大量数据的挖掘和分析，可以发现借款人的特征和规律，为决策提供依据。在实践中，风控分析通常采用多种方法，如数据挖掘、机器学习、统计分析等。

数据挖掘在风控分析中的应用

数据挖掘是风控分析的重要手段之一，通过数据挖掘可以发现借款人的特征和规律。例如，通过对借款人的征信记录、负债情况、收入水平、职业性质等数据的挖掘和分析，可以评估借款人的信用状况和还款能力。同时，数据挖掘还可以发现借款人之间的关联关系，为风险控制提供依据。

机器学习在风控分析中的应用

机器学习也是风控分析的重要手段之一，通过机器学习可以实现对借款人的自动化评估。例如，可以通过构建分类模型、回归模型等机器学习模型，对借款人的信用状况、还款能力进行预测，从而为风险控制提供依据。同时，机器学习还可以实现对借款人行为的跟踪和分析，为实时风险控制提供支持。

风控分析的实际操作

在实际操作中，风控分析需要遵循一定的流程和规范。首先，需要对借款人进行身份验证和资料审核，确保借款人的真实身份和资料的真实性。其次，需要对借款人的信用状况、还款能力、还款意愿进行评估，确定借款人的风险等级。最后，需要根据风险等级对借款人进行额度控制、利率定价、授信决策等操作。 此外，还需要对风险进行监测和预警，及时发现潜在的风险隐患。同时，还需要对风险控制措施的效果进行评估和优化，不断提升风险控制的能力和效果。 综上所述，风控分析在网络借贷平台中具有至关重要的地位。通过运用数据挖掘、机器学习等技术手段，结合规范的流程和措施，可以有效地降低平台的风险，保障用户的资金安全，促进平台的稳健发展。

五、风控岗位？

风控：现代经济管理学中指控制企业财务损失风险的一种职称风控专员（对客户）职位职能: 风险控制。

负责贷款客户信息的管理工作（贷前、贷中、贷后）。

负责客户投诉的处理及回访工作。

负责对公司担保业务的风险控制、监测与管理工作。

负责组织对公司不良担保贷款的处置工作。

六、领航国际的团队文化？

领航人的使命：为打造中国企业核心竞争力而服务，使其更具国际竞争优势而持续奋斗！

领航人的信念：伟大的思想不再沉默，让表达的价值放大百倍！ 领航人的价值观：正念、利他、真实、快乐！ 领航人的行动口号：目标在前，使命必达！ 领航人的核心理念：凝聚每份力量，创造丰盛人生！ 领航人的标准：严谨 自律 计划 成果 领航人的愿景：成就每位事业伙伴的幸福感！

七、破风团队是什么？

破风团队指的是自行车比赛中，负责为冲线手破风的团队。破风手的职责是骑在冲线手前面，帮助冲线手冲破风的阻力。破风团队需要各司其职，充分发挥团队成员的优势，形成优势互补，才能取得好的成绩。

八、公司风控有那几方面？

一般来说，企业风险主要有一下几个方面

①战略风险

②财务风险

③运营风险

④市场风险

⑤法律风险

九、如何判断直播账号风控还是设备风控？

结论：无法单一判断直播账号风控还是设备风控原因：直播平台的风控策略是涉及多个方面的，包括但不限于用户账号、设备信息等。账号风控是根据用户的个人信息、行为、历史记录等来判断风险等级，如恶意关注、评论等行为；而设备风控则是针对设备的独有信息，如IMEI/MEID、IP地址、操作系统等。因此，不能单一判断直播账号风控还是设备风控，需要综合分析。延伸：建议用户在使用直播平台时，遵守平台规则，不参与违法违规活动，不恶意攻击他人，保护好个人账户和设备信息，减少被判断为风险账户或设备的概率。同时，如果出现账户或设备被风控的情况，可以向平台客服咨询并提供相应的证明材料。

十、求推荐风控类的书籍？

作为一个从小就不会读书的人，这是我唯一能看的进去的一个系列。首先附上知乎大佬求是汪在路上和风控猎人的书单有些书是在他们的文章中看到才去读的。如果有更多推荐的书单，欢迎留言或者私信。作为风控新人，个人的描述和理解或许偏颇，如果有不同看法，请务必相信您是对的，因为我真的是菜鸡新人。

一些风控书籍信贷风控图书馆风控书籍推荐

1. 数据化风控

这本书我个人非常喜欢。虽然周围同事和网上评价都不好，认为太过粗糙；但是，我个人觉得：

（1）优点：框架感非常好，简单直接，快速告诉我信用评分建模怎么做。在入门阶段，真的是非常友好，如果上来就是大而全、信息过于饱满，反而让人不容易吸收。对于模型入门同学、风控策略、商务、解决方案、管理人员和其他非风控技术人员，实用性强，不涉及推导和公式，可以在几个小四快速知道建模是怎么回事。

（2）缺点：忽略了很多知识点，对你的工作落地不会有直接帮助。这里借鉴求是汪的说法，看完这本书后，想要深入了解，还需要思考以下问题：①技术上，逻辑回归的基础原理，PSI和KS等指标的原理，变量筛选的依据，模型校准的原理，模型上线部署的流程和注意事项，机器学习算法如何与传统评分卡融合，模型架构合计该考虑哪些因素，模型优化该从哪些方面入手，分群变量如何产生，需要做哪些分析等；②业务上，Pre-A、A卡、B卡、C卡的业务场景，贷前额度策略和利率定价应该怎么做，贷中调额和贷后催收，模型交付时模型的开发和评估文档怎么写，模型使用说明文档和模型监控报告等。

2.智能风控：Pyhton金融风险管理与评分卡建模

这本书是建模专家梅子行老师的第二本风控书，主要讲了使用python进行评分卡建模，书中的内容很基础，但是对于刚入行的童鞋而言，里面提供的大部分代码可以直接使用，比如利用toad建评分卡的代码，可以帮助你一下午建立人生中第一个评分卡。

3.智能风控：原理、算法与工程实践

这本小白书是梅子行老师的第一本书，但是实际上是小黑书的下册或者说进阶版。书中有介绍一些前沿的算法，提供了源码。网上有一套梅子行老师的视频课程《金融风控实战》，这本书相当于是课程的plus版本。其实，我个人的工作主要还是lr、xgb和lgb为主，感受是书中很多算法并没有涉及到，所以对我工作中的可操作性不是很强，但是书是值得去研读和学习的。因为给提供了一个方向，这些新技术迟早是要落到风控领域，当银行和消金逐渐接受集成学习的时候，可解释性的要求依然慢慢降低。

另外，作者梅子行老师常年活跃于各个风控微信群，有关书籍的问题可以直接找本人解答，也算是一个福利。

4.Python金融大数据风控建模实战 基于机器学习

这本书算是很用心了，但同样是蛮多的机器学习内容，实际风控建模中不会使用支持向量机建模，使用神经网络建模的场景也是比较小的。所谓风控，策略先行，模型为辅。如果我可以用简单的逻辑回归建立满足效果的模型，何必使用深度学习呢？在带来少量增益的同时，也会带来不稳定、没有解释性等诸多问题。目前来说，风控领域内，深度学习应用在特征工程的空间大一点，真正大批量使用nn建模还有一段路要走。扯远了，哈哈哈....

5.消费金融真经

这本书比较薄，全书没有一个公式，侧重于风险管理思维。可以帮助了解一些基本概念，增加一些可沉淀的知识。整体来说，是从美国的经验来讲，从产品规划，信用评分设计，获客，账户管理，催收，利润规划，职能规划，不同场景下的消费信贷管理就行了框架式的介绍和阐述，可以对消费信贷全流程业务进行了解，是一本可供入门读者了解行业基本框架和方法的书。建议适用对象也是入门的小白，所发生的作用就是：引进门。其次修行就全靠自己了。 核心知识点：知道了信贷利润怎么计算； 结合现有工作账户经营里还有诸多可待挖掘之处；很多名词。

6.信用评分模型技术与应用

此书2005年刚出版时国内此类书籍较少，当然现在看来内容过于浅显。虽然浅，但难得方向正确，在使用的时候主要看框架，分析部分可以战略性略过。在工作中的话，如果建模没有直接参考意义，但是写报告的话还是可以借鉴一下的...

7.消费信用模型：定价、利润与组合

从这本书开始，就到了重头戏了。西南财经大学的李志勇教授翻译了三本风控书籍，江湖人称红宝书、绿宝书和蓝宝书。这本蓝宝书非常有趣，侧重于概率描述和博弈论。主要思路以计量模型展开，通过概率客户整体的损益平衡点，使用反应函数等构建均衡博弈，作者对传统经济学是有一定积淀的。整体来说的推导其实比较适合对定价进行深入的理解，不过业界未必用的这么深入。

可以说是银行信用卡业务集大成者的一本书，覆盖面相当广，而且其中的公式推理也相对通俗易懂，没有从天而降的式子，让人看着蒙逼的感觉。不过，感觉是囫囵的看完，应该还得再多翻几遍，里面有些点其实还没太吸收好。

最后要说，这本书的翻译者李志勇教授是真的牛，翻译水平是真的高。这里举个例子：

“申请评分就像是在申请时给消费者照一张相，然后与借款后一段时间的另一张照片对比。它只是将申请者的静态特征与未来固定时期后的静态状态的好坏标签进行比较，所以只是一个分类问题。而行为评分则是对消费者刚过去的一段时间的动态表现录像，然后与其在未来时间的一些状态照片对比。”

8.信用评分应用（第二版）

鼎鼎大名的绿宝书，按照求是汪和风控猎人的建议，和《消费信用模型：定价、利润与组合》同一作者，数学公式同样很多。有选择性地挑选一些章节阅读即可。这本书，我也没有读完...

9.信用评分工具：自动化信用管理的理论与实践

业内第一书，红宝书，信贷领域的百科全书，没有别的就是牛逼。作者把30多年的风险管理从业经验娓娓道来，整理教训和总结心得，让读者对风控领域有更深入的了解。读起来比较费力，书中不乏各类公式，比较枯燥乏味。

坦白说，我是没有完全读完的，更多是当字典用。比如之前在困惑，坏样本最少有多少，才可以建模。这本就很明确的给出了答案，好坏样本各有1500.

有时间的话，真的可以从头到尾读一遍。