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风控入门知识？风控金融科技

时间：2023-12-23 04:01

本文关于风控入门知识？风控金融科技，据亚洲金融智库2023-12-23日讯:

一、风控入门知识？

对风控感兴趣，想从 0 开始学的人，我的经验文章可能并没有什么用，那我试试写一篇基础逻辑，看看能不能让这些朋友们看到骨架。

1.风控的范围很大

只要有交易就有风险。想想别人找你借钱时你的心路历程吧，可太怕了。人都不喜欢和自己不了解的人交朋友，更不喜欢和不知道的人做交易。

“有内鬼，终止交易”。内部人尚且如此，陌生人不能不防。

互联网业务中你从来不知道你服务的对象是什么人，它天然就需要做风控。ToB 的业务如果是大客户，你可能还会线下有过往来接触，ToC 的根本就不可能。

可以说互联网的业务有多大，风控的范围就有多大。

以我在的互联网金融业务为例，业务上肯定希望吸引更多的用户，给更多的人授信，提供更高的额度，最后又能有更低的逾期，从而有最大的收益。但规模要大，就要下沉，额度高的，风险又更高。风控就是要在各个环节上，例如，市场营销>申请审批>账户管理>催收处置等，把高风险用户识别出来特殊对待。

不仅信贷，营销活动要拦截“羊毛党”，刷单控评的行为要拦截，黄牛党也要防控，垃圾注册刷访问、关注的要防控，就现在这篇文章，也要被检测看看符不符合原创，有没有涉政、涉黑、涉黄。无所不包。

2.个体不重要，群体才重要

做风控的目标不是为了 0 风险。你不能把所有存在风险的客户都拒绝掉，你也做不到这一点，因为每个人每笔交易都存在风险，程度问题。

你不能说一个芝麻分 600 分的人，比一个 800 分的人差，个体符合测不准原理。但是你可以说，六百多分的这群人没有八百多分的那群人好，这是对的，群体是测得准的。

风控不关注个体，1w 个人申请，你通过了 3k 人，不是说这 3k 里的每个人都是会准时还款的。实际上是，你把这 1w 人按风险排序分成 10 组，每个群组里计算收益率，风险排序足够好的话，这 10 组的收益率是单调的，收益率为 0 作为分界线，你取出了其中前 3 组。实操中，不必真的算收益率，逾期率好算得多，也不必用 0 作为分界线，取一个业务上合理的阈值就可以了。

你从来没有关注过个体，而这却是对的。

所以你常常会见过，风控把一些正常行为拦截了，例如反复让你校验验证码、刷脸失败、交易被拒绝、投保被拒等。

3.最重要的是数据

主流银行贷款是需要提供很多很多信息的，在哪工作、收入、学历、家庭情况、征信记录等等，银行对你的了解比你的亲朋好友还多得多。如果你有贷款买房经历就知道了。

移动互联网改变了世界。你的客户是不是人你都说不准，你的客户就是数据。y=f(x)，你只有 x，没有 y。

那么你需要什么数据呢？你想知道一个人会不会还钱，显然需要知道他想不想还钱，需要知道他有没有能力还钱。

离这些信息越近的数据越有效。而几乎所有的数据都是有效的，又一个程度问题。收入高不高、学历怎么样、安装了哪些 app、跟什么人通话，等等，几乎一切都有用。

我们不需要 y 标识每个人，我们不是用 X 来预测用户的身份证号，我们只需要评估一个人会不会还钱。

4.因果关系很难，但相关关系很容易

上面随意列出的数据，你都不敢说因为怎么样所以怎么样。这个人收入很高，所以不会逾期，这个逻辑如果是对的，那高收的人都要通过，低收的人都要拒绝。是收入高的这群人，整体风险偏低。

前者说的是因果关系，后者是相关关系。我们从来不能很好地解释，这群人逾期的原因是什么。我们擅长计算，这群人具备这些特性，他们的逾期水平比较高。

用数据去定义一个人，尤其是移动互联网时代，用海量的数据去定义一个人，我们找的是相关关系。数据维度非常多，数据分布非常稀疏，但因为你找的是一个相关关系，问题就变得可解，或者说容易解。

1000 个相关变量找出来的风险度量，就很可靠，不容易被攻击。而不是捏造一个高收数据，就可以获得一笔贷款。

世界上不是所有有道理的事情都是因果关系的。

5.策略模型的工作其实很简单

选择一批样本，也就是历史用户，定义出他们的好坏标签，也就是打上 label，关联到他们的数据信息，也就是匹配特征，选用一个成熟的算法，也就是 xgb，训练一个模型，输出一个概率对用户进行排序。建模工作就完成了。

图像分类的经典问题猫狗识别，是识别一张图片是猫是狗，我们也是用一个人的数据信息，识别一些东西。当然，我们不是识别是人非人，而是识别是不是一个“好人”。

应用时，获取用户申请时的那些数据信息，用训练得到的模型，计算出用户的风险概率，参考历史用户的风险水平，做出拒绝还是通过的决策。这就是策略应用了。

模型开发时我们总在关心模型效果，但当模型开发完后，最重要的是稳定性。没有策略会盯着模型分的变动反复调整阈值的。有问题的信息千万不要用。监控一切容易，响应一切难。

简而言之，言而简之，风控就是用你能拿到的信息综合计算出一个风险度量。

所以风控的这些工作，无非是去拿信息、去加工信息、去计算风险、去找到一个尽可能优的方程式。

最好情况是到这儿时，你发现风控就是这么回事了，然后你会去想：

y 需要怎么定义呢

能接入哪些数据呢

风控模型怎么建呢

有哪些模型要建呢

策略又怎么制定呢

什么时候做风控呢

等等。而这些，其实，我都已经写过了。

知识体系的构建，就跟盖房子是一样的，框架形成后，往里面填充必备的组件，忽然就变得容易又可控。

希望上面的一些逻辑思考，能给一些朋友一点启发。当然了，我自己也是小白，认知不可能全面，互相学习而已。

二、风控金融科技

风控金融科技：在数字时代的风险管理之道

随着数字时代的到来，金融科技（FinTech）正以惊人的速度改变着我们的生活方式和商业模式。互联网技术的发展不仅带来了便利和创新，也带来了新的挑战和风险。在这个快节奏、高风险的金融世界中，风控金融科技扮演着至关重要的角色。

什么是风控金融科技？

风控金融科技是指运用先进的技术手段和大数据分析来管理金融风险的领域。它涉及到多个方面，包括信用评估、反欺诈、合规风险管理、市场风险管理等。通过利用人工智能、机器学习、区块链等技术，风控金融科技能够提高金融机构的效率和准确性，降低金融风险的概率和影响。

风控金融科技的重要性

风控金融科技的重要性不言而喻。随着金融交易的数字化和在线化，金融风险也变得更加复杂和难以控制。传统的风险管理方法已经无法满足当今金融市场的需求。而风控金融科技提供了新的解决方案，使金融机构能够更好地应对和管理风险。

首先，风控金融科技通过大数据分析，为金融机构提供了更准确的风险评估能力。传统的风险评估往往基于有限的数据样本和粗略的统计方法，难以全面和精确地判断风险。而借助风控金融科技，金融机构可以利用海量的数据和智能算法，从多个角度、多个维度对风险进行全面分析和评估。

其次，风控金融科技还能够提供智能化的风险监测和预警功能。随着金融市场的复杂性和风险的多样化，传统的手动监测和风险控制方法已经不再适用。风控金融科技通过建立实时监测系统和预警模型，能够迅速捕捉到各种潜在的风险信号，并及时采取措施进行风险控制，从而减少金融机构的损失和影响。

此外，风控金融科技还能够提供高效的合规风险管理。在金融市场中，合规风险是非常重要的，金融机构必须遵守各种法规和政策，否则将面临处罚和声誉风险。风控金融科技可以通过自动化和智能化的方式，实时监测和分析金融交易的合规性，帮助金融机构遵守相关法规，减少合规风险。

风控金融科技的挑战

尽管风控金融科技具有很多优势，但它也面临着一些挑战。

首先，数据安全和隐私保护是风控金融科技面临的最大挑战之一。金融机构处理和储存大量敏感的个人和企业数据，如果这些数据泄露或被滥用，将给用户和金融机构带来严重的损失和声誉危机。因此，金融机构必须加强信息安全的保护措施，保护客户的隐私和数据安全。

其次，技术风险也是风控金融科技需要应对的挑战之一。随着技术的不断发展，攻击者也在不断寻找新的方式来攻击金融系统和网络。金融机构必须不断更新和改进技术手段，加强系统安全和防御能力，以应对不断变化的技术风险。

结论

风控金融科技是数字时代金融风险管理的利器。它通过运用先进的技术手段和大数据分析，为金融机构提供了更准确、智能、高效的风险管理和控制能力。然而，风控金融科技也面临诸多挑战，包括数据安全和隐私保护、技术风险等。金融机构应积极采取措施，加强风控金融科技的研发和应用，以应对数字时代的挑战，保障金融系统的稳定和安全。

三、金融科技风控

随着科技的迅猛发展，金融行业也不例外。金融科技风控正在成为业内的热门话题。它结合了金融和技术的优势，通过先进的算法和数据分析，将传统金融业务与科技相结合，以更高效、更精确的方式管理风险。

金融科技风控的意义

金融科技风控对于金融行业的发展具有重要意义。首先，它能够帮助金融机构提高风险管理水平。通过深入挖掘和分析大量的金融数据，金融科技风控系统能够更准确地评估风险，并对风险进行预判和预防。其次，金融科技风控可以提高金融服务的效率和便利性。传统的风控工作需要大量的人工参与，费时费力且容易出错。而金融科技风控可以实现自动化和智能化的风险管理，大大提高了工作效率。最后，金融科技风控有助于提升金融行业的整体竞争力。随着金融科技的不断发展，传统金融机构面临来自新兴金融科技公司的竞争。而通过引入金融科技风控，传统金融机构能够更好地适应市场变化，提供更加创新的金融产品和服务。

金融科技风控的应用场景

金融科技风控在金融行业中有着广泛的应用场景。首先，它在在线借贷领域发挥着重要作用。通过借助金融科技风控系统，借贷平台能够对借款人进行更为全面和准确的信用评估，降低坏账率。其次，金融科技风控在支付安全领域也得到了广泛应用。现代支付系统需要面对各种支付风险，如信用卡欺诈、网络支付风险等。金融科技风控可以通过分析用户行为、交易模式等来检测和防范支付风险。此外，金融技术风控还广泛应用于保险行业、证券交易、互联网金融等领域。

金融科技风控的挑战

金融科技风控虽然有着广泛的应用前景，但也面临着一些挑战。首先，合规风险是金融科技风控的一大挑战。随着金融科技的快速发展，监管法规相对滞后，金融科技风控在合规方面面临较大压力。其次，数据安全是金融科技风控的另一个挑战。大量的金融数据需要在系统中进行存储和处理，如果数据安全措施不到位，将会给金融机构和客户带来重大风险。此外，金融科技风控的技术门槛也是一个需要克服的挑战。要实现高效、精确的风险管理，金融科技风控系统需要应用到大数据、云计算、人工智能等前沿技术，技术研发和人才培养都是需要解决的问题。

金融科技风控的发展趋势

金融科技风控作为金融科技的重要组成部分，其发展也呈现出一些明显的趋势。首先，风险管理的智能化将是金融科技风控的发展方向。随着大数据、人工智能等技术的不断发展，金融科技风控将更加注重智能化的风险管理模式，实现更高效、更准确的风险评估。其次，金融科技风控将会与其他技术领域融合，形成更加综合的风险管理体系。例如，与区块链技术的结合可以提高金融交易的透明度和安全性。另外，数据共享和合作也将成为未来金融风控的发展趋势。各金融机构之间可以通过数据共享和合作来提高风险管理的效果。

结语

金融科技风控是金融行业发展的必然趋势。它不仅提高了金融机构的风险管理水平，提高了金融服务的效率，还增强了金融行业的竞争力。尽管金融科技风控面临一些挑战，但随着技术的不断进步和完善，相信这些挑战将逐渐得到解决。随着金融科技的快速发展，金融科技风控的应用将越来越广泛，对于推动金融行业的创新和发展具有重要作用。

四、推荐互联网金融风控书籍？

作者个人最早是在2012年时接触互联网金融，在前面两年其实个人更多的还是抱着试探的心态开始接触的，到2013年以后，互联网理财才成为个人主要投资理财渠道。今天就跟大家分享一下个人曾经读过的一些理财类书籍。按读的先后顺序排。

第一本：《中国经济大萧条还有多远》

那时候阅读这本书，纯粹是出于兴趣爱好，在书店瞎逛为打发时间买来看的，书中的内容提到了很多中国经济发展所面临的问题，好几年过去，也没见中国经济有多困难。本书唯一的亮点，即文章中提到未来可能会遇到光伏产能严重过剩的问题，尤其是前些年很多地方为了追求政绩，上了很多光伏项目，导致产能严重过程，光伏这玩意更容易受光照时间的影响，北方比如内蒙，一个月中可能只有几天是天气比较差的时候，其它时候都是大太阳，而且地域广阔，他们上光伏项目条件好得多；南方比如四川盆地，有时一个月中就只有几天时间出太阳，更差的时候在冬季甚至一个月不出一天太阳，这种地方搞光伏项目个人觉得先天性就不足，不仅仅是四川，南方的好几个省份，天气也好不到哪里去。结合最近网贷平台绿能宝的事件看，这个产业的在南方的发展前景我个人是不看好。

第二本：《如何读懂财经新闻》

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