一、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》
推荐指数 ☆☆☆☆☆
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这本书是看的次数最多的，看过超过5次，第一次看的时候也不太懂，后面反复看，才看出了一些名堂。它里面的内容比较基础，主要就是教老百姓如何去看懂各类财经新闻，也有一部分介绍网贷投资，黄金投资，股市投资最基本的常识。也是个人最喜欢的一本工具书。
第三本：《玩转互联网金融》
推荐指数 ☆☆☆☆
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这本书网贷平台人员写的，所以他写的主要就是网贷，前面几张鼓吹网贷如何有前景，后面主要介绍了网贷平台的主要业务模式，如何识别网贷平台好坏，还提及了部分众筹。
第四本：《解放众筹》
推荐指数 ☆☆☆
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这本书是一群作者写的，书本身就是众筹的一种方式，讲的最多的就是收益权众筹，渠道众筹，奖励众筹，读完后主要的印象就是：“人多力量大，众人拾柴火焰高”。
第五本：《我的第一本互联网金融理财全书》
推荐指数 ☆☆☆☆
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这本书是比较综合性的理财书籍，虽说主要讲网贷，但里面银行理财、债券、基金、期货、股票、外汇、保险、信托、网贷都在谈。它更多的是对这些理财方式的介绍，干货比较少。
第六本：《股权众筹》
推荐指数 ☆☆☆
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这本书主要是介绍老百姓如何进行股权投资。不一定适合大部分老百姓。
第七本：《从零开始学理财》
推荐指数 ☆☆☆☆☆
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这本书更多的是讲投资理财和投资习惯，后面就是各大理财方式的方法介绍，缺点是网贷这一块提的非常少，书是2013年第一次印刷的，我认为有些跟不上时代的节奏，不过从侧面说明，网贷这一块的受众度还是偏低的。
其它三本如下：
推荐指数 ☆
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这三本书很一般，也没怎么看，就是以前搞活动时随手买来消遣娱乐的，买回来后也没太过于专注研究。
第十一本：《2016中国互联网金融年报》
推荐指数 ☆☆☆
这本书是最近朋友送的，编著是中国互联网金融协会。它主要是讲互联网支付、网贷、互联网的保险、基金、消费金融、直销银行、证券、股权融资等等。个人也是刚开始看，还没看完。
以上就是个人读过的一些换联网金融类书籍，仅供大家参考。
作者简介:乐山大佛，互联网金融专栏作家。欢迎大家关注个人微信公众号:大佛聊互联网金融
http://weixin.qq.com/r/yD-dxfDETq0xrbSm92ra (二维码自动识别)
二、消费金融大数据风控
消费金融大数据风控的重要性
消费金融大数据风控是当今金融行业中不可或缺的重要部分，随着互联网金融的快速发展，大数据技术在风险管控中发挥着越来越重要的作用。消费金融产业的核心在于对客户信用额度的评估和风险控制，而大数据技术正是为金融机构提供更准确、更快速的风险评估和控制手段。
传统的风控模式往往依赖于静态数据和模型，这种方式存在着信息滞后性和准确性不足的问题。而消费金融大数据风控则可以通过海量的实时数据分析，建立客户的全面画像，实现对客户行为的精准预测和风险评估，从而帮助金融机构快速、准确地做出信贷决策。
消费金融大数据风控的优势
消费金融大数据风控相比传统风控模式具有诸多优势。首先，大数据技术能够实现数据的实时采集和处理，保证了风控模型的及时性和准确性；其次，大数据分析可以挖掘出隐藏在海量数据中的规律和趋势，为风险评估提供更多维度的参考；此外，消费金融大数据风控还能够通过智能算法实现风险预警和自动化决策，提高风控效率，降低运营成本。
另外，消费金融大数据风控还可以帮助金融机构更好地理解客户的需求和行为习惯，精细化服务，提升客户体验，从而增强客户黏性和忠诚度。而通过大数据技术实现的风险定价和定制化风控方案，还能有效降低金融机构的不良资产率，提高盈利能力。
消费金融大数据风控的挑战
然而，消费金融大数据风控也面临着一些挑战。首先是数据安全和隐私保护的问题，大数据风控涉及海量用户数据的收集和分析，一旦数据泄露就会造成严重的后果；其次是数据质量和真实性的保证，数据质量不高会影响风控模型的准确性；再者是技术实力和人才储备的挑战，大数据技术需要专业的团队和技术支持，金融机构需要加大投入和培养相关人才。
另外，消费金融大数据风控还需要克服模型过拟合、样本不平衡等问题，不断优化算法和模型，提升风控的稳定性和可靠性。同时，监管政策的不确定性和变动性也为消费金融大数据风控带来了挑战，金融机构需要不断调整和适应。
消费金融大数据风控的发展趋势
在应对挑战的过程中，消费金融大数据风控也在不断发展和演进。未来，消费金融大数据风控将更加注重数据和智能化技术的融合，实现数据驱动决策和智能风控；同时，消费金融大数据风控还将不断完善风控模型和算法，提升风控的精准度和效率。
此外，消费金融大数据风控还将借助高新技术如人工智能、区块链等，实现风险的全面监测和防控，提升风险识别和处理的能力；同时，消费金融大数据风控也将加强与监管机构的合作，保障数据安全和合规性。
总的来说，消费金融大数据风控作为金融业发展的重要驱动力量，将持续发挥着促进金融创新和风险管控的作用，引领金融行业向智能化、数字化转型，为金融机构提供更全面、高效的风控解决方案。
三、互联网金融风控峰会
互联网金融风控峰会：保护金融安全与促进创新的平衡
互联网金融行业正在迅速发展，为投资者和借款人提供了更多便利。然而，伴随着便利而来的风险也在不断增加。为了确保金融安全，促进行业可持续发展，互联网金融风控峰会应运而生。
互联网金融风控峰会：保护金融安全
互联网金融风控峰会旨在集合行业内的专家、学者和从业者，共同讨论风险管理的最佳实践以及金融安全的保障措施。通过分享经验和知识，峰会为行业的风控领域提供了宝贵的交流平台。
风险管理的挑战
互联网金融的快速发展给风险管理带来了巨大挑战。传统金融机构可能无法适应互联网金融所带来的高效、便利和大规模性，因此需要引入新的风险管理策略。此外，互联网金融行业的创新性业务模式，也要求风险管理在不阻碍创新的同时，确保业务的稳定和安全。
技术助力风控
互联网金融风控峰会中，技术被广泛讨论和应用。大数据、人工智能和区块链等创新技术正改变着风险管理的方式。通过技术手段，金融机构能够实时监测和分析各类数据，识别潜在风险，提高风控决策的精确性和速度。
同时，技术助力下的风险管理也面临着挑战。低劣的数据质量、隐私保护问题以及技术的不成熟性都需要得到关注和解决。
互联网金融风控峰会：促进创新的平衡
互联网金融行业不断创新，为经济发展注入了新的动力。然而，创新也带来了新的风险和挑战。互联网金融风控峰会的另一个关键目标便是探讨如何在保护金融安全的同时，促进行业的创新。
监管与自律
在互联网金融风控峰会上，监管政策和自律机制是讨论的重要议题。监管部门需要制定相应的政策法规，对互联网金融行业进行有效监管，防范风险。同时，行业协会和企业也应自觉遵守规范，建立健全的风控机制，保障金融交易的公平、透明和安全。
风险教育和投资者保护
互联网金融行业需要加强风险教育和投资者保护工作。投资者应了解风险和回报的关系，选择合适的投资产品，理性对待投资。金融机构则应加强信息披露，提供真实、准确和全面的投资信息，保护投资者的合法权益。
互联网金融风控峰会：实现共赢发展
互联网金融风控峰会提供了一个协作的平台，旨在实现行业内各方的共赢发展。通过分享经验、促进创新和探讨最佳实践，行业能够共同应对风险挑战，保护金融安全，推动互联网金融的可持续发展。
行业协作
互联网金融风控峰会促进了行业协作和合作。金融机构、技术公司、监管部门和学术界能够共同研究、分享和改进风控策略和技术，增强整个行业的风控能力。
行业标准
互联网金融风控峰会为行业标准的制定和建立提供了平台。通过共同制定行业标准，可以促进行业自律和规范发展，提高金融风控的水平和效能。
公众利益
互联网金融风控峰会最终的目标是保护公众利益。通过加强风险管理、保护投资者权益和推动行业发展，互联网金融行业能够更好地为广大投资者和借款人服务，为经济社会发展做出积极贡献。
互联网金融风控峰会作为风险管理和创新探索的平台，将继续推动互联网金融行业的稳定和发展，实现行业内的共赢和可持续发展。
四、互联网金融风控总监
近年来，随着互联网金融行业的迅猛发展，互联网金融风控总监这一职位逐渐崭露头角。互联网金融风控总监是指负责互联网金融企业内部风险管理和控制的高级管理人员。他们在互联网金融行业中扮演着至关重要的角色，为公司的稳定发展提供了有力保障。
互联网金融风控总监的职责
互联网金融风控总监在互联网金融企业中担任重要职位，他们的职责如下：
- 风险策略制定：互联网金融风控总监负责制定公司的风险管理策略，根据公司业务模式和运营需求，确定风险管理的目标和重点，并建立相应的控制措施。
- 风险评估和识别：互联网金融风控总监负责对公司的业务活动进行风险评估，识别潜在风险和漏洞，并提出改进建议，确保风险得到有效管理和控制。
- 风险监测和预警：互联网金融风控总监需要建立起完善的风险监测和预警机制，及时掌握公司的风险状况，发现问题并采取相应措施加以控制。
- 风险控制政策制定：互联网金融风控总监需要制定和完善风险控制政策和流程，确保公司的各项业务活动符合相关法规和监管要求，降低风险。
- 内外部配合沟通：互联网金融风控总监需要与公司内外部的相关部门进行积极的沟通与配合，确保风险管理措施的贯彻执行，并妥善应对各种风险事件。
互联网金融风控总监的能力要求
成为一名优秀的互联网金融风控总监需要具备以下的能力要求：
- 深厚的金融风控知识：互联网金融风控总监需要熟悉金融风控的相关理论、方法和工具，了解风险管理的最新趋势和发展动态，具备较强的风险意识。
- 出色的数据分析能力：互联网金融风控总监需要熟练运用数据分析工具，能够从大量数据中提取有效信息，发现业务活动中的风险点，并作出相应决策。
- 良好的沟通与协调能力：互联网金融风控总监需要与各个部门紧密合作，沟通协调能力强，能够准确表达自己的意见和要求，推动风控工作的顺利进行。
- 独立思考和解决问题的能力：互联网金融风控总监需要具备独立思考和分析问题的能力，能够迅速判断风险事件的严重性，并采取相应的控制措施，有效化解风险。
- 丰富的业务经验：互联网金融风控总监需要具备丰富的互联网金融行业经验，了解行业的风险特点和监管政策，具备独立分析和判断风险的能力。
互联网金融风控总监的职业发展前景
互联网金融风控总监作为互联网金融企业中不可或缺的一员，拥有广阔的职业发展前景。随着互联网金融行业的不断壮大和政策的支持，互联网金融风控总监的需求将不断增加。
互联网金融行业的风险管理和控制将成为未来发展的重要方向，互联网金融风控总监将扮演更为重要的角色。随着经验的积累和能力的提升，互联网金融风控总监往往可以晋升为公司的高级管理层，担任更重要的职务。
此外，互联网金融行业的创新将对互联网金融风控总监提出新的挑战和机遇。作为风控专业人士，互联网金融风控总监需要不断更新自己的知识和技能，适应行业的变化。
综上所述，互联网金融风控总监是互联网金融企业中的关键岗位，他们的工作影响着公司的风险管理和业务发展。成为一名优秀的互联网金融风控总监需要具备深厚的专业知识和出色的分析能力，同时也需要具备良好的沟通和协调能力。互联网金融风控总监的职业发展前景广阔，将成为互联网金融行业中备受追捧的职业。
五、互联网金融如何做风控
互联网金融如何做风控
互联网金融如何做风控
随着互联网金融行业的迅猛发展，风控成为了保障行业健康发展的一项重要任务。互联网金融平台作为金融业务与互联网技术的结合，风险管理成为了他们不可忽视的力量。那么，究竟互联网金融如何做风控呢？本文将对此进行分析与讨论。
1. 数据分析与建模
在互联网金融中，充分发挥数据的作用是至关重要的。数据分析与建模是风控工作的基础。通过收集、整理和分析大量的用户信息，可以建立客户的信用评分模型，识别出高风险客户，从而避免潜在的风险。
在数据分析的过程中，需要利用统计学和机器学习的方法，通过建模预测不同信用等级的用户可能面临的违约风险。同时，还可以通过数据挖掘技术来挖掘客户的行为特征，发现异常的交易行为，及时采取相应措施。
2. 强化实名认证与风险管控
实名认证是互联网金融平台防范风险的重要手段之一。通过建立完善的实名认证体系，可以大大降低身份造假和恶意欺诈的概率。平台可以要求用户提供真实身份证明，同时结合人脸识别技术进行验证。这样可以限制匿名账户的存在，提高用户交易行为的可追溯性。
此外，互联网金融平台还可以利用大数据分析技术进行风险管控。通过对用户行为数据的监控，及时检测出可疑的交易行为，对高风险的账户进行限制和监管，确保平台的安全运营。
3. 与第三方机构合作
在互联网金融的风控过程中，与第三方机构合作是一种常见的方式。第三方机构拥有更为完善的数据体系和风控模型，可以为互联网金融平台提供更准确、可靠的风险评估服务。
例如，互联网金融平台可以与征信机构合作，获取用户的信用报告和征信记录，从而更好地了解用户的信用状况。同时，与法律机构合作，可以借助法律手段应对恶意逃废债行为。
4. 引入区块链技术
区块链技术作为一种去中心化的分布式账本技术，被广泛应用于互联网金融风控领域。区块链的去中心化特性使得交易记录无法被篡改，保证了数据的可信性和不可篡改性。
通过将用户的交易记录、信用评估结果等关键信息上链，可以构建一个公开透明的风险评估系统。这样既可以提高用户对平台的信任度，也可以在出现异常情况时追溯责任。
5. 加强内部风控管理
提升互联网金融平台的内部风控管理水平也是非常重要的。平台应该建立健全的内部控制体系，明确风控职责和权限，保证风控工作的高效运行。
同时，互联网金融平台还应加强对员工的风险教育和培训，提高其风险意识和风险防范能力。定期进行内部风控审查，及时发现和纠正风险隐患，确保平台持续稳定的发展。
结语
互联网金融如何做风控是一个复杂而又关键的问题。互联网金融平台应充分发挥数据的作用，通过数据分析建模识别高风险客户；强化实名认证与风险管控，提高用户交易行为的可追溯性；与第三方机构合作，获取更准确可靠的风险评估服务；引入区块链技术，构建公开透明的风险评估系统；加强内部风控管理，建立健全的内部控制体系。只有综合运用这些手段，互联网金融行业才能更好地保障风险防范工作，实现健康可持续发展。
六、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。
七、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。
八、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。
九、互联网金融风控体系是如何搭建的？
从技术的角度来讲，互联网金融风控体系的搭建需要配置相应的人员，搭建技术体系，设置流程，配置规则和模型等等。
从方式方法上来讲，有直接自己搭建的，也有直接采用第三方风控体系的，这主要看平台的大小和自身的需求。不过从目前来看，大多数的公司都选择了两者的结合，即在自建风控体系的同时，选择三方反欺诈供应商如杭州同盾科技的合作。十、互联网金融中需要关注的风控逾期指标有哪些？
1、逾期天数 DPD (Days Past Due)
自应还日次日起到实还日期间的日期数
举例：DPDN+表示逾期天数 >=N天，如DPD30+表逾期天数 >=30天的合同
2、逾期期数
自应还日次日起到实还日期间的日期数
举例：
正常资产用C表示
Mn表示逾期N期:M1逾期一期,M2逾期二期,M3逾期三期,M4逾期四期,M5逾期五期,M6逾期六期
Mn+表示逾期N期(含)以上，M7+表示逾期期数 >=M7
3、贷款余额 ENR
至某时点借款人尚未偿还的本金，即：全部剩余本金作为贷款余额
4、月均贷款余额 ANR
月均贷款余额 = (月初贷款余额 + 月末贷款余额)/2，月初贷款余额即上月月底贷款余额
5、C,M1,M2,M3…的贷款余额
根据逾期期数(C,M1,M2,M3…)，计算每条借款的当时的贷款余额
贷款余额 = 放款时合同额 –已还本金
已还本金 = (放款日次日 ~ T-1)的还款本金总额
6、核销金额
贷款逾期M7后经审核进行销帐，核销金额即在核销日期当天的贷款余额
7、回收金额 Recovery
来自历史所有已核销合同的全部实收金额
8、净坏账 NCL
当月新增核销金额 – 当月回收金额
9、在账月份 MOB
放款后的月份
举例：
MOB0,放款日至当月月底
MOB1,放款后第二个完整月份
MOB2,放款后第三个完整月份
10、(C->M1、M1->M2、M2->M3、M3->M4、M4->M5、M5->M6)滚动率 Flow rate
举例：
C-M1=当月进入M1的贷款余额/上月末C的贷款余额
M2-M3=当月进入M3的贷款余额/上月末M2的贷款余额
11、逾期率Coin(C)%、Coin(M1)%、Coin(M2)%、Coin(M3)%、Coin(M4)%、Coin(M5)%、Coin(M6)%
当月不同逾期期数的贷款余额/当月底总贷款余额
举例：
Coin(C)%=当月C贷款余额/当月底贷款余额(C-M6)
Coin(M1)%=当月M1贷款余额/当月底贷款余额(C-M6)
Coin(M1+)%=当月M1−M6贷款余额/当月底贷款余额(C-M6)
12、逾期率Lagged(M1)%、Lagged(M2)%、Lagged(M3)%、Lagged(M4)%、Lagged(M5)%、Lagged(M6)%
当月不同逾期期数的贷款余额/往前推N个月的总贷款余额
举例:
Lagged(M1)%=当月M1的贷款余额/上个月底的贷款余额(C~M6)
Lagged(M4)%=当月M4的贷款余额/往前推四期的总贷款余额
Lagged(M4+)%=当月M4的贷款余额/往前推四期的总贷款余额
+ 当月M5的贷款余额/往前推五期的总贷款余额
+ 当月M6的贷款余额/往前推六期的总贷款余额
13、账龄分析Vintage
统计每个月新增放款在之后各月的逾期情况
综合例子：
说明：
客户A所有月份正常还款，贷款余额逐步减少。
客户B在8月份未还款，进入M1，9月份未还款，进入M2，10月份还是未还款进入M3，月别贷款余额无变化。
客户C在9月份未还款，进入M1，10月分月还清所欠款，进入C。
客户D在9月份正常还款，10月份未还款，进入M1。
滚动率
1、8月C-->M1 ：8月进入M1的贷款余额 / 8月月初即7月月末C的贷款余额 30,000/80,000=37.5%。
2、9月C-->M1 ：9月进入M1的贷款余额 / 9月月初即8月月末C的贷款余额 30,000/120,000=25.0%。
9月M1-->M2 ：9月进入M2的贷款余额 /8月的M1的贷款余额 = 30,000/30,000=100%。
滚动率C-->M2
上月的C-->M1 * 当月的M1-->M2。
3、9月C-->M2 ：8月C-->M1 * 9月M1-->M2 = 37.5% * 100% = 37.5%。
逾期率Coin%
1、8月CoinM1 = 8月M1余额（30,000）/ 8月贷款余额（150,000）= 20.0%
2、9月的CoinM1=30,000/250,000=12%。
9月的CoinM2=30,000/250,000=12%。
3、10月份CoinM1=40,000/330,000=12.1%。
10月份CoinM2=0/330,000=0%。
10月份CoinM3=30,000/330,000=9.1%。
逾期率Lagged%
1、8月LaggedM1=8月统计逾期进入M1的贷款余额 / 上个月底的贷款余额（C~M6）=30,000/80,000=37.5%。
2、9月LaggedM1=9月统计逾期进入M1的贷款余额 / 上个月底的贷款余额（C~M6）=30,000/150,000=20.0%。
9月LaggedM2=9月统计逾期进入M2的贷款余额 / 上上个月底的贷款余额（C~M6）=30,000/80,000=37.5%。
3、10月LaggedM3=10月统计逾期进入M3的贷款余额 / 往前推3期的贷款余额（C~M6）=30,000/80,000=37.5%。
账龄分析Vintage
1、2015/07的放款合同金额为50,000+30,000=80,000；
mob1（2015/08）：客户B发生逾期但是不够M2;
mob2（2015/09）：客户B依然没有还款，进入M2，则账龄计入：30,000/80,000=37.5%
mob3（2015/10）：客户B依然没有还款，进入M3，账龄数据保持不变37.5%。
假设以后客户A依然正常还款，客户B没有偿还行为，则之后账龄保持37.5%不变。
2、2015/08的放款合同额为30,000+50,000=80,000；
mob1（2015/09）：客户C发生逾期但是不够M2;
mob2（2015/10）：客户C还清欠款，进入C，客户D发生逾期但是不够M2；
mob3（2015/11）：假设客户C未还款，则发生逾期但是不够M2，客户D继续欠款，则进入M2，账龄记入：40,000/80,000=50.0%；
mob4（2015/12）：假设客户C、D都未还款，则C进入M2，D进入M3，则账龄记入：60,000/80,000=75.0%；
mob5（2016/01）：假设客户C、D全部还清欠款，全部进入C，则账龄为0；
最后，推荐进一步阅读 互联网金融时代消费信贷评分建模与应用 (豆瓣)
发布于
2024-05-18