互联网金融借贷平台都怎么做风控的？
中国互联网金融风控一般都是线下专业风控团队进行风控的，像精融汇，借款需求都是由专业风控团队把关，针对每个贷款客户，都会进行线下考察、资料审核、背景调查以及还款能力测试等，确保融资项目的真实可靠性，然后再移植至线上让投资人进行投资
再看看别人怎么说的。
互联网金融如何做风控
互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。比如爱财集团拥有业内领先的“人工智能专家”系统和全流程自动风控信审系统。
互联网金融风控模型一般是如何搭建的？
风控模型是在良好的建立风控体系、风控评定方式、评分机制等基础上，进行有效的数据分析及评分体系，就是建立常用的风控模型方式。我们以搜易贷的风控系统“风刃”为例。风刃系统不仅是在某一个模型上去判断风险，更是在每一个环节予以应用来指导整个金融行为，在用户申请贷款时判断风险，在平台放款时判断申请意愿的真实性以及骗贷概率，在贷后判断逾期的可能性，都是从用户行为习惯来观察。此外，风刃系统还运用人工智能学习，在获客管理上通过筛选用户来源渠道及用户特征聚类的实时分析，去寻找正常人群中可能存在的小部分的异常人群，从而防范骗贷行为。风刃系统不仅是在某一个模型上去判断风险，更是在每一个环节予以应用来指导整个金融行为，在用户申请贷款时判断风险，在平台放款时判断申请意愿的真实性以及骗贷概率，在贷后判断逾期的可能性，都是从用户行为习惯来观察。此外，风刃系统还运用人工智能学习，在获客管理上通过筛选用户来源渠道及用户特征聚类的实时分析，去寻找正常人群中可能存在的小部分的异常人群，从而防范骗贷行为。风刃系统不仅是在某一个模型上去判断风险，更是在每一个环节予以应用来指导整个金融行为，在用户申请贷款时判断风险，在平台放款时判断申请意愿的真实性以及骗贷概率，在贷后判断逾期的可能性，都是从用户行为习惯来观察。此外，风刃系统还运用人工智能学习，在获客管理上通过筛选用户来源渠道及用户特征聚类的实时分析，去寻找正常人群中可能存在的小部分的异常人群，从而防范骗贷行为。
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互联网金融大数据风控到底怎么玩
互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交 *** 已及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。做好互联网金融，要立足于三个基本点:平台、数据、金融。而在这其中，大数据，作为连接平台、用户、金融等方面的工具，有着举足轻重的意义。
由于互联网金融涉及广泛、囊括多个领域，各领域的风控策略也不尽相同，不能一概而论，下面就大数据风控在互联网金融领域的运用做一个大致的分类和解析。
首先，如何理解大数据风控
大数据风控的有效性除了强调数据的海量外，更重要的在于用于风控的数据的广度和深度。其中：
数据的广度：指用于风控的数据源多样化，任何互联网金融企业并不能指望依据单一的海量数据就解决风控问题，正如在传统金融风控中强调的“交叉验证”的原则一样，应当通过多样化的数据来交叉验证风险模型。互联网金融的风控策略也如此，可能对同一风险事件采用了多种策略。
数据的深度：指用于风控的数据应当基于某个垂直领域真实业务场景及过程完整记录，从而保证数据能够还原真实的业务过程逻辑。例如，很多第三方支付平台有丰富的真实交易记录，但由于大部分场景下无法获取交易商品的详细信息及用户身份，在用于风控时候价值大打折扣，因而数据的完整性和垂直深度很重要。
互联网金融产品如何利用大数据做风控，大致有以下一些分类和方向：
1、基于某类特定目标人群、特定行业、商圈等做风控。由于针对特定人员、行业、商圈等垂直目标做深耕，较为容易建对应的风险点及风控策略。
例如： 针对大学生的消费贷，主要针对大学生人群的特征
针对农业机具行业的融资担保。
针对批发市场商圈的信贷。
2、基于自有平台身份数据、历史交易数据、支付数据、信用数据、行为数据、黑名单/白名单等数据做风控。
身份数据：实名认证信息（姓名、身份证号、手机号、银行卡、单位、职位）、行业、家庭住址、单位地址、关系圈等等。
交易数据/支付数据：例如B2C/B2B/C2C电商平台的交易数据，P2P平台的借款、投资的交易数据等。
信用数据：例如P2P平台借款、还款等行为累积形成的信用数据，电商平台根据交易行为形成的信用数据及信用分（京东白条、支付宝花呗），SNS平台的信用数据。
行为数据：例如电商的购买行为、互动行为、实名认证行为（例如类似新浪微博单位认证及好友认证）、修改资料（例如修改家庭及单位住址，通过更换频率来确认职业稳定性）。
黑名单/白名单：信用卡黑名单、账户白名单等。
3、基于第三方平台服务及数据做风控 互联网征信平台（非人行征信）、行业联盟共享数据（例如小贷联盟、P2P联盟） FICO服务、Retail Decisions(ReD)、Maxmind服务。
IP地址库、 *** 服务器、盗卡/伪卡数据库、恶意网址库等；
舆情监控及趋势、口碑服务。诸如宏观政策、行业趋势及个体案例的分析等等
4、基于传统行业数据做风控 人行征信、工商、税务、房管、法院、公安、金融机构、车管所、电信、公共事业（水电煤）等传统行业数据。
5、线下实地尽职调查数据
包括自建风控团队做线下尽职调查模式以及与小贷公司、典当、第三方信用管理公司等传统线下企业合作做风控的模式。线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。
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互联网金融风控怎么做
一、互联网金融的传统风险
之一是信用违约风险，即互联网理财产品能否实现其承诺的投资收益率。在全球经济增长低迷、中国经济潜在增速下降、国内制造业存在普遍产能过剩、国内服务业开放不足、影子银行体系风险逐渐显现。
第二是期限错配风险，即互联网理财产品投资资产是期限较长的，而负债是期限很短的，一旦负债到期不能按时滚动，就可能发生流动性风险。当然，金融机构的一大功能就是将短期资金转化为长期资金，因此金融机构都会面临不同程度的期限错配，而其中的关键是错配的程度。
第三是最后贷款人风险。尽管商业银行也面临期限错配风险、商业银行发行的理财产品也面临信用违约风险与期限错配风险，但与互联网金融相比的一个重要区别是，商业银行最终能够获得央行提供的最后贷款人支持。当然，这一支持是有很大代价的，例如商业银行必须缴纳20％的法定存款准备金、自有资本充足率必须高于8％、必须满足监管机构关于风险拨备与流动性比率的要求等。相比之下，互联网金融目前面临监管缺失的格局，因此运营成本较低，缺乏最后贷款人保护。
二、互联网金融的独特风险
其一是法律风险。目前互联网金融行业尚处于无门槛、无标准、无监管的三无状态。这导致部分互联网金融产品（尤其是理财产品）游走于合法与非法之间的灰 *** 域，稍有不慎就可能触碰到“非法吸收公众存款”或“非法集资”的高压线。
其二是增大了央行进行货币信贷调控的难度。一方面，互联网金融创新使得央行的传统货币政策中间目标面临一系列挑战。例如，虚拟货币（例如Q币）是否应该计入M1？再如，由于互联网金融企业不受法定存款准备金体系的约束，这实际上导致了货币乘数的放大。
其三是个人信用信息被滥用的风险。首先，由互联网金融企业通过数据挖掘与数据分析，获得个人与企业的信用信息，并将之用于信用评级的主要依据。其次，通过上述渠道获得的信息，能否真正全面准确地衡量被评级主体的信用风险，这里面是否存在着选择性偏误与系统性偏差。
其四是信息不对称与信息透明度问题。如前所述，目前互联网金融行业处于监管缺失的状态。有无独立第三方能够对此进行风险管控？如何防范互联网金融企业自身的监守自盗行为。毕竟，有关调查显示，目前在互联网P2P类公司中，有专业的风险控制团队的仅占两成左右。
其五是技术风险。与传统商业银行有着独立性很强的通信 *** 不同，互联网金融企业处于开放式的 *** 通信系统中，TCP/IP协议自身的安全性面临较大非议，而当前的密钥管理与
加密技术也不完善，这就导致互联网金融体系很容易遭受计算机病毒以及 *** 黑客的攻击。目前考虑到互联网金融账户被盗风险较大，阻碍了不少人参与互联网金融，这其中绝非没有专业的金融或IT人士。因此，互联网企业必须对自身的交易系统、数据系统等进行持续的高投入以保障安全，而这无疑会加大互联网金融企业的运行成本，削弱其相对于传统金融行业的成本优势。
三、对互联网金融风险管理要怎么做
之一，应充分加强行业自律。用行业准入来替代 *** 审批，通过加强行业协会的作用，有助于规范行业的发展，并避免 *** 的过度介入。目前的中关村互联网金融行业协会，以及互联网金融千人会等，都是有益的尝试；
第二，应该加强投资者教育，充分向投资者提示投资互联网金融产品可能面临的风险，且这一风险显著高于投资类似的传统金融产品的风险；
第三，应该加强 *** 安全管理，从更高层次上来防范黑客攻击导致的系统瘫痪；
第四，监管机构应该构建灵活的、富有针对性与弹性的监管体系，既要弥补监管缺位，又要避免过度监管。