为金融提供风控服务

① 金融风控软件开发公司有哪些

金融风控软件开发公司有哪些

就现阶段的发展情况而言，大数据风控已成为诸多金融企业发展的核心竞争力，一些初具规模的企业也都开始大力布局风控技术。与此同时，还涌现出了不少做大数据风控技术的服务商，推出了相关的风控体系，引得不少资本青睐。

在这瞬息万变的互联网市场中，企业只有选择利用风控技术护航的软件开发公司，才能够具备极大的优势，并以此作为支撑，保证平台和用户的安全，进一步推动业务的安全发展，在市场中占据一席之地。

② 在金融公司工作的人来说说风控怎么做。

风控并不是个新职业，不过近几年它的发展势头变得越来越好。无论在传统金融还是互联网金融领域，它都成了一个紧俏的职业。这跟近几年金融领域形态的多样化有关，用户对于风险控制变得越来越关注。

总体来说，风控岗位涉及到的工作包括业务审查（业务发生前的审核，通常未通过审核，业务不能执行）、风险监测（业务发生后的持续风险监测，包括预警及应对等）以及业务综合管理（数据的统计分析等）。

一、工作内容（在银行、保险、信托、期货、P2P互联网金融平台内部，风控的工作侧重不尽相同。）

1.银行

相比其他类型的金融机构，银行的风险管理部门更为成熟。“巴塞尔委员会”1988年7月制定的《巴塞尔协议》里为全球商业银行确立了明确的风险管理标准，确定了管理哪几类风险。尤其对怎么管控信用风险、市场风险、操作风险说得非常清晰。

贷款业务是占银行风控日常工作比重最高的一类业务。处于中端的风控部门往往在客户阅读贷款细则时就开始进入风险审核，看贷款对象的个人风险评估是否符合要求，经过风险评估后的业务才会被提交到更高管理处审批—也就是说，风控的工作存在于交易的过程中。

银行风控的这种运作方式也成为许多金融机构风险管理的母本。比如保险行业大多是参照银行的做法。

2.期货、信托、小额贷款、融资租赁企业

从风险管理的角度来说，期货、信托、小额贷款、融资租赁企业都算是比较新兴的类型。它们的风险管理以风险为核心，侧重信用风险、操作风险、市场风险、交易对手风险等等。

这些行业的新兴之处还体现在业务的复杂和创新需求上。比如信托，以房地产作为信托产品和以汽车作为信托产品是不一样的，某种程度上来说每个项目都需要开发一套创新的金融产品。当一个创新产品出来的时候，这个产品是不是能变成一只基金，或者变成某一种产品推到市场上去，它们的风险管理部就要进行审核。这种情况下，风险管理部需要判断这个新产品的风险是否可控？风控敞口有多大？万一出现问题，项目坍塌了，储户或者是投资者来向公司要钱时，刚性兑付的资金压力有多大？有多少可能性这个项目就有多少可能收不回来钱？

风险管理部对于新产品的审批意见非常重要，如果风险管理部或风险管理委员会不批的话，这个新业务真的可能会被否掉。这是一个权力很大的部门。

3.网上个人信贷（P2P）

相对传统金融领域来说，P2P还处于初期阶段，因此风险管理工作可能并不是很完善。有一些企业在做这类金融产品的时候，可能只是从金融企业挖一两个人来就开始管理风险，他们的风险管理主要集中在信用风险审核。

二、岗位要求（论传统金融还是互联网金融，风控都算是一个硬性技能要求比较高的岗位，但根据工作内容的不同，对公司人的要求也有所不同。）

在传统金融领域及P2P中，金融行业相关的知识和经验是很重要的。

对于毕业生来说，尽管大部分金融机构和企业都抱着一种“反正都是白纸，我可以用我们的体系来培养”的观念，但如果是金融专业同时具备一些比如FRM金融风险管理师、CFA特许金融分析师等专业证书会更有竞争力。

对于社会招聘来说，风控人才主要来自两个渠道，一个是从其他类似机构找人；另一个则来自于大会计事务所或咨询公司，后者出来的公司人往往有一些金融企业审批或企业风控的外部服务经验。

三、工作状态及挑战

不同类型的金融机构及企业的风控因为其职能的不同，所呈现出的工作状态会有所不同。

通常，一些大型银行的风控部门由于业务稳定，规模较大，人员充足，因此工作负荷不大，属于行业中工作压力较小的部门。不过一些跨国银行的风控职能往往集中在国外总部或区域中心，中国的风控部门更多地扮演执行的角色，个人的能力体现和成长空间都会受到一定的局限。

在一些大型金融机构，风控的工作重点在于如何将领导的风险偏好转化为合理的风控工作指标，凸显自身价值。

一些中小型金融企业，以及非银行金融机构的风控，由于业务类型复杂、创新性高、变化大，原本就不够充沛的风控人员，往往需要承担更大的工作负荷。这类风控人员的职能压力往往来自于不仅要控制风险，同时还要提高工作效率，即：不错杀好项目，不漏杀坏项目，同时也不能延误业务时机。这种时候还有可能受到来自业务部门的压力，如何在业务发展和风险管理之间找到平衡，如何在压力下，坚持风控的专业判断，都是一个好的风控人需要考虑的。相对来说，这类企业的风控人员压力更大，能力的提升也更快。

不管是传统金融还是互联网金融都面临着不断发展和迭代的挑战，这使得风控人员必须保持很强的学习能力和好奇心。

四、职业发展方向

在大部分金融机构里，风控岗位的职业晋升往往通向首席风险官，最终可能成为银行的副行长，或是其他金融机构的副总经理，主要还是偏重风险管理和控制类的工作。

五、薪酬状况

根据统计数据表明，在金融行业各职能部门的薪酬涨幅里，尽管中后台部门仍然没有前台部门的15％高，大约在5%至10%之间，不过风控在中后台其他职能部门中算是涨幅比较高的。

之所以能有这样比较有优势的涨薪，主要有两方面原因。原因之一在于人才贮备不足。过去很多人都没能认识到风控工作的重要性，所以大家不太愿意入行，另一方面这又是一个需要专业技能的工作，因此整体而言从业者不多。原因之二是因为这两年互联网金融发展非常迅速，大大小小的P2P平台的出现催生了风险控制人才的需求。加上银行、保险、期货、信贷、小贷、小微贷、PE、VC这些行业本身也都有很大的风控人才需求，所以使得这类人才出现缺口。这些企业之间的人才竞争也把风控人员的收入拉到了一个比较高的位置。

从具体行业来说，银行业风控的薪资涨幅平均在5%至10%之间；保险业相对平稳，因为保险业圈子狭窄，风控流动率较小，薪资涨幅不大。证券基金业内中资外资风控的薪资涨幅有非常大的差异，所以没法得出一个明确的参考标准。P2P行业的风控人员大多是来自银行或是同行业。在跳槽的过程中，他们的薪资会得到一个比较大的提升，增长幅度可达30%至50%。

从区域上来说，风控人员的需求主要集中在一线城市。二三线城市需求量虽大，但薪酬偏低。

一线城市有5年到10年经验的银行风控人员平均年薪在30万到60万元之间；保险业有10年以上工作经验的风控在外企的薪资约为70万元，在本土企业为60万元；证券基金业有5年至8年工作经验的风控经理在本土企业的年薪一般在30万至80万元之间

③ 开发金融行业风控系统的公司哪些靠谱

开发金融行业风控系统的公司哪些靠谱

就现阶段的发展情况而言，大数据风控已成为诸多金融企业发展的核心竞争力，一些初具规模的企业也都开始大力布局风控技术。与此同时，还涌现出了不少做大数据风控技术的服务商，推出了相关的风控体系，引得不少资本青睐。

那么，何为“大数据风控技术”呢？以网络为例，其通过人工智能、用户画像、账号安全、精准建模等技术，来扩大征信范围，快速迭代风控模型识别用户信用等级，种种这些举措，我们都可将之理解为“大数据风控技术”。

那么做大数据风控技术的软件开发公司又有哪些呢？在金融领域里，其自主研发的金融应用产品如互联网金融系统或供应链金融系统，都实施了大数据风控手段，接入了多方征信源进行了基于大数据的风险管控，助力企业安全高效开展金融业务。

在这瞬息万变的互联网市场中，企业只有选择利用风控技术护航的软件开发公司，才能够具备极大的优势，并以此作为支撑，保证平台和用户的安全，进一步推动业务的安全发展，在市场中占据一席之地。

④ 金融风控系统怎么样

金融风控系统指的是金融科技公司输出的一套数据和风控系统，系统的目版的是通过整合外权部和内部数据，通过决策引擎和模型建立，帮助客户接入风控数据、配置风控规则、输出风控建议、从而达到优化风控结果的一套系统。
我们的金融风控系统提供了风险分析、反欺诈分析、决策引擎服务、信息核验服务、策略调用服务、统计报表等功能，
系统发展的目标利用金融科技公司的金融服务能力，围绕客户场景，输出数据和技术服务能力，从而不断提升客户的金融科技能力。

⑤ 什么是金融风控师

金融风控师是指全球金融风险管理领域的一种资格认证，由美国“全球风险管理专业人士协会”（GARP）开发。

GARP是一个拥有来自超过150多个国家的48,000名FRM持证人员、150,000多名会员的的世界最大的金融协会组织之一，主要分别服务于7,500多家银行、证券公司、学术机构、政府管理机构、资产管理机构、保险公司及非金融性公司等。

FRM考试始于1997年，每年5月和11月各举行一次考试，截至2017年底已实行了21年，全球共有48,000多人获得FRM认证。

风控人员的前景发展一般要么是专精于金融风控领域，要么是转岗往金融行业其它方面发展，但是无论哪样在未来发展都是不错的。不过想要获取更好的发展，还是要不断的进行学习。FRM金融风险管理师就是其中之一。

(5)为金融提供风控服务扩展阅读：

我国金融风险管理人才相对匮乏，尤其缺少两种类型的高端人才：

一是熟悉金融业务，掌握金融风险管理知识，具有较强金融风险意识和风险规避管理技能，精通金融风险控制实务的高素质应用型人才；

二是理论功底扎实，具有较强宏观经济金融形势分析能力及风险预判能力，在应对金融风险时能提出有价值的对策建议的高层次研究型人才。

参考资料来源：网络-金融风险管理师

⑥ 哪些公司可以提供供应链金融科技,风控与产品设计定制服务

我们公司就是可以提供供应链金融科技开发服务的，金融科技给生产生活带来的深刻变回化，在答不经意间也逐步唤醒了供应链上下游中小企业对方便、快捷金融服务的需求。这些年，通常与供应链金融业务配套出现的保理业务快速发展也体现了这一点。
以往，参与供应链金融生态和系统建设的主要有银行、大型核心企业。它们一般选择自建平台、财务公司、保理公司等方式，主导供应链金融业务开展。但是企业的发展程度不一样，需求也是多样化的。
一些规模较大的供应链核心企业，不愿意被嵌入外部供应链生态，而中小核心企业暂时也缺乏建立、运营自己主导的供应链金融生态圈的能力。这部分企业希望能与有金融科技优势的企业合作，共同开发定制化的供应链金融服务。

⑦ 供应链金融风控系统流程是怎样的

供应链金融风控系统流程是怎样的呢？依据我们供应链金融风控系统的开发经验，下面来为大家进行介绍。
前期准备
拿到足够多的数据做支撑
做足够灵活的分析平台去分析数据
产出风险事件进行阻拦风险
量化风险拦截的价值和不断分析案例进行策略优化
风控技术评估研究
日志选择：以增量日志方式记录存储，hadoop或spark做分析，集群同步到客户端机器上，做同步策略，不同纬度的数据做统计加工计算。
实时监控：监控在每一个环节的交易量和高风险操作，做阀值报警，以默认的规则做处理。
dns防范：防止http对dns的拦截，手动纪录中断被拦截掉的交易流，转向存储中心系统做处理给予用户提示。
报警提醒：在发生重大灾难的同时需要有一套完善的体系提醒风控人员近入作战，以短信或电话的形式发起通知给用户。
数据灾难：数据的历史纪录应该有完整的备库纪录，这种操作不是必须的但是必要的，防止管理员因为误操作导致的数据灾难不容小视，启东应急方案进行恢复。
日志选择：需要在原有基础上做集群数据分析后，统一有一个入口的分析平台做汇总，对不同维度的计算规则做排重，这里我们可以使用elk的方式把数据清洗完成后，做相关的分析调研，实时读库的方式不可取，增量数据库只保留历史的数据，可以对时间做相关的约定，查询的平台统一做相关的调控。
方案的选择和实施

针对现在的数据规则，需要对现有的各方数据做分析指标，做数据仓库，从不同的数据中计算对应的需要风控形成各种渠道的报表数据。如何通过查询海量的历史数据来支撑规则的运算，从分析的角度来看，又是一个IO密集型的应用；利用OLTP（online transaction processing ）和OLAP（online analytical processing）做相关的维度计算，主要针对用户、功能、数据片、存储空间、DB设计来做维度计算和方案的优化调整。

大到用hadoop做数据集群算法分析，也可以用spark、storm来做。
简而言之就是分布式框架，那么什么是分布式框架？

分布式计算框架实现了什么？简而言之，基于分布式计算框架的应用，就是一个分布式的应用；那么分布式的应用解决了什么问题？简而言之，就是将请求处理的业务逻辑和所需资源合理地分布到N台服务器上，这里就不在过多介绍。
基于C/S模式的原理，从client到server端的应用，采集需要的数据。Server之间通讯是有开销的，只不过这个开销是MS级的。系统在定位也是基于百万级的应用。
以分层的概念，针对每部的风控模块，需要在特定的时间做调整。缓存的应用：如果是历史级别的数据，可以采用redis、cache来做，防止减少对于I/O的读写操作，减少存储压力的开销。基于款时间的维度对应的风控系统计算，需要我们在处理的同时考虑数据的节点，分批次处理。对于变化多端的数据，建议利用高可用性能存储设计，基于DB设计即可，数据结构要基于范式(NF)设计，不可有冗余免得频繁返工。
数据分离的优先选择
数据库读写分离机制：在初期，风控系统一般都极为简单，此时侯一般通过数据库主从复制/读写分离/Sharding（或slave进行）等机制来保证交易系统的数据库和风控系统数据的同步及读写分离。风控系统对所需要的客户/账户数据、交易数据一般都只进行读操作。

缓存/内存数据库机制：不管是交易系统还是风控系统，高效的缓存系统是提升性能的大杀器，一般会把频繁使用的数据存放到Redis等缓存系统中。例如对风控系统，包括诸如风控规则、风控案例库、中间结果集、黑白名单、预处理结果等数据；对交易系统而言，包括诸如交易参数、计费模板、清结算规则、分润规则、银行路由策略等。对一些高频交易中，基于性能考虑，会采用内存数据库（一般会结合SSD硬盘）。
RPC/SOA架构：要降低交易系统和风控系统的耦合度，在初期系统服务较少的情况下，一般直接采用RabbitMQ/ActiveMQ之类的消息中间件或RPC方式来实现系统间服务的调用。如果系统服务较多，存在服务治理问题，会采用Dubbo之类的SOA中间件来实现系统服务调用，这个期间我们需要支持用异步消息完成rabbitMQ的消息的push/pull处理机制来处理违规数据和异常数据提取。

⑧ 互联网金融如何做风控

1，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。
2，互联网如何做好风控：
（1）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；
（2）但是不得不说，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。
（3）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。

⑨ 消费金融风控模型该如何创建

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专评分体系，就是建属立常用的风控模型方式。目前来看，国内的消费金融搭建风控模型主要有两种方式：一是自己搭建，二是直接使用三方供应商。比如目前消费金融公司广泛使用的杭州同盾的风控产品和服务。当然，更多的消费金融公司都会选择将两者结合起来，优化模型，提升效果。