风控逾期指标定义及介绍

1. 风控逾期指标定义及介绍

说实话，你说的这些风控指标非常专业，一般的金融公司是解答不了的。
但是你作为一名刚毕业的大学生，你应该首先从内部在找答案，敏而好学，不耻下问，我相信你们公司没有人会耻笑于你，反而会给大家一种你好学的印象。

2. 一个好的企业风控专家（经理，总监）需要具备哪些能力或者技能（SQL？R？相关金融知识够吗）

关于风控人的综合能力，一方面是对已有的贷款客户进行分析，也就是我们常说的数据处理能力，统计分析能力。最近两年衍生出了一个很多的风控岗位：风控建模。
这就涉及到，我在第二点中提到的，大数据疯狂的崛起。风控建模，一般要求是具有一定风控经验，并且有比较扎实的编程基础和统计知识的综合性人才进行担任。
强大如阿里巴巴、百度、腾讯等，都在开始布局大数据风控，芝麻信用推出的芝麻信用分，腾讯信用分等等，其使用的信用评分体系，其实就是大数据风控的一次成熟的商业运用。在未来的数年时间中，更优的风控模型，风控算法会不断迭代生产，不断优化更新，直至如同阿尔法狗一样，超越大多数围棋高手。
到这一步时，既是风控行业的机遇，也是风控人的挑战，如果不能更新自身的价值和综合能力，迟早会被人工智能所淘汰。要想活下来，我们必须掌握计算机达不到的一种方式，就是复合能力，我们目前的程序包括未来的程序，算法与算法，模型与模型间要想建立起桥梁，打通关节，是很困难的，但是人却可以，我们可以成为两种人：第一种是制造算法和模型的人才；第二种是每个领域都有所涉及，都能复合的人才。在未来的风控大数据体系建设过程中，唯有此二种人才不会被淘汰。

3. 哪些指标能判断一个P2P平台的风控能力

1、公司整体的发展规模。在选择P2P平台时尽量选取规模较大而且较为正规的企业，可以让投资者在享受高收益的同时最大程度上规避资金风险。
2、整个业务交易的透明度。只有当对整个平台、贷款方和交易流程有了一个充分的认识，才能在根本上保障自身的资金安全。
3、平台自身的风险控制能力。在选择P2P平台时，一定要看平台的风控能力，P2P平台的风险控制能力非常重要，可以说是投资者资金安全的最后一道保障。
4、平台实力。公司注册资金、股东、团队等等都要考察。
这几点仅供参考，您可以先学习一下相关知识，这样有利于了解这个行业，更好的保证您的资金安全！希望能帮助您解决问题。

4. 大数据风控是什么？

大数据风控指的就是大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法进行风险控制和风险提示。通过采集大量企业或个人的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据风控主要是通过建立数据风险模型，筛选海量数据，提取出对企业有用的数据，再进行分析判断风险性。

扩展资料：
大数据风控能解决的问题：
1、有效提高审核的效率和有效性：
引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 
2、有效降低信息的不对称：
引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 
3、有效进行贷后检测：
通过大数据技术手段对贷款人进行多维度动态事件（如保险出险、频繁多头借贷、同类型平台新增逾期等）分析，做到及时预警。
参考资料来源：百度百科-大数据风控

5. 大数据风控有哪些优点？

风控是金融行业的核心业务，大数据风控是对多维度、大量数据的智能处理，批量标准化的执行流程，通过全方位收集用户的各项数据信息，并进行有效的建模、迭代，对用户信用状况进行评价，可以决定是否放贷以及放贷额度、贷款利率 。大数据风控更能贴合信息发展时代风控业务的发展要求；越来越激烈的行业竞争，也正是现今大数据风控如此火热的重要原因。比如浅橙科技，他们有自主研发的HAS风控体系，以风控技术、大数据应用技术为核心，搭建了大数据机器学习架构，能够用先进的人工智能和机器学习技术进行自主挖掘，迭代更新，为金融机构和用户提供更专业、更智能的服务。
大数据风控优势

01 数据量大

这也是大数据风控宣传的活字招牌。 根据公开资料，蚂蚁金服的风控核心CTU 投入了2200多台服务器，专门用于风险的检测、分析和处置。每天处理2亿条数据，数据维度有10万多个。



02 数据维度多

传统金融风控与大数据风控的显著区别在于对传统金融数据和非传统金融数据的应用。传统的金融数据包括上文中提及的个人社会特征、收入、借贷情况等等。而互金公司的大数据风控，采纳了大量的非传统金融数据。比如阿里巴巴的网购记录，京东的消费记录等等。



03 双重变量降低主观判断误差

大数据风控在运行逻辑上不强调强因果关系，而是看重统计学上的相关性。

除了传统变量（即传统网贷公司房贷审批的经验判断），还纳入了非传统变量，将风控审核的因果关系放宽到相关关系，通过互联网的方式抓取大量数据之后，进行系列数据分析和筛选，并运用到风险审核当中去。这样不仅能简化风控流程，提高审批效率，而且能有效避免因为认为主观判断的失误。

04 适用范围更广

中国的互金服务的客群可简单分为：无信贷历史记录者和差信贷历史记录者。他们没有征信报告或金融服务记录，对传统金融机构而言，他们的风控审核助力有限，同理，学历、居住地、借贷记录这些传统的强金融风控指标可能在面对无信贷记录者和差信贷记录者时都会面临同样的问题。而互金公司可可以通过其他方式补充新的风控数据来源，并且验证这些数据的有效性。

6. 风控是什么意思

金融的核心是风险控制，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，或风险控制者减少风险事件发生时造成的损失。

7. 风控体系如何建设?

风险控制的四种基本方法是：风险回避、损失控制、风险转移和风险保留。
一、风险回避
1、风险回避是投资主体有意识地放弃风险行为，完全避免特定的损失风险。
2、简单的风险回避是一种最消极的风险处理办法，因为投资者在放弃风险行为的同时，往往也放弃了潜在的目标收益。
二、损失控制
1、损失控制不是放弃风险，而是制定计划和采取措施降低损失的可能性或者是减少实际损失。
2、控制的阶段包括事前、事中和事后三个阶段。
3、事前控制的目的主要是为了降低损失的概率，事中和事后的控制主要是为了减少实际发生的损失。
三、风险转移
1、风险转移是指通过契约，将让渡人的风险转移给受让人承担的行为。
2、通过风险转移过程有时可大大降低经济主体的风险程度。
四、风险自留
风险自留，即风险承担，如果损失发生，经济主体将以当时可利用的任何资金进行支付。

扩展资料风险控制要从源头上抓起，不是要求完全消灭风险，而是要求能完全驾驭风险。风险贯穿于业务的每一个环节中，发现风险在于最大限度的了解信息。防范风险最关键是控制关键的人和物，做到事前预防，事中控制，事后总结。
在银行信贷行业中，银行风控的主要工作职能贯穿着整个后线系统，从贷前到贷中直至贷后，贷前，即客户申请进件之前的初期审核，重要的一部分是考察客户的经济收入稳定性，这有利于把控客户后期的偿债能力及联系人的可共偿性。
银行要从个人基本材料，征信报告及附加资产证明材料。其中征信报告主要看客户的负债，信用记录，个人基本信息变更频率及近期征信查询记录等，从侧面辅助判断该客户的综合资质及风险。
贷中即客户进件后至合同生效前——主要从正面接触客户，了解借款用途的真实性及流程的合规性，在这一过程，是整个风控体系的重中之重，这是风险控制的最后一道防线，全方位的掌握及合理判断客户的风险点，区分风险的可控性。
风控主要涉及到跟客户之间建立长期有限的联系和逾期催收的内容，跟客户有良好的合作关系可以有效地降低逾期的风险性。
参考资料：百度百科--风险控制

8. 政信类信托的风控指标主要看哪些

固收类，主要看第一还款来源，其次看抵押，最后看担保
政信类的主要还款来源是政府财政，所以主要看人大决议、财政函、承诺函，其次看抵押，土地、应收账款，最后看担保