Jame Lu 的博客

风控每日一问：金融风险管理 (Financial Risk Management) 对编程的要求有多高？权威回答：market risk的基本模型并不复杂，主要是对几种基本风险因子统计分布的建模，主要挑战在于处理的数据量很大，无论是时间跨度还是截面跨度，如exchange rates/equity market firm level以及index level的回报率数据(1维），int...

互联网金融公司风控部门的日常工作？这部分内容范围涵盖太广，而且涉及的种类不同，日常工作内容也大相径庭。因此分批次进行内容覆盖业内声音：互联网金融公司的风控部门的日常工作因公司资产类型不同而不同。一般目前首先根据借款用途，有企业贷款、消费贷款、供应链贷款、融资租赁等；根据担保类型，可分为房产抵押类、车辆抵押类、第三方担保类、消费场景类、一般信用类。就以我们互贷网最熟悉的房产抵押担保企业...

风控每日一问：信用评分如何应用在风控策略中（二）上一期主要说了ABC三卡的功能和作用，并没有具体阐述信用评分的实际应用过程，这次就这个问题，进行了搜索并思考，归结如下：风险策略是什么，风险策略是由很对信审风控规则所组成的一个用以实现金融机构风险控制目标的一个规则集合这个图，大概就一般审批风险政策的整个决策流（这个描述其实不是很精准，在审批授信时，除了准入审批外，还需要进行核定额度和...

权威答案：现在绝大部分互联网金融公司的风控水平一般缺的是有经验的，这个要求对商业模式了解深入，要了解自己公司的信贷产品的设计思路，对贷款对象的很多行为能理解，而且还要考虑什么数据能采集、什么数据没法采集、怎么做有效率，甚至要考虑自己所在公司的管理水平、要考虑一线执行人员和客户的心理。最后你把上面凑一凑，你会发现其实就是要搞清楚公司怎么管理运营的，而且不仅是了解自己公司，如果客户也是公司，那还...

观点：其实现在做互联网金融风控的，只要稍靠谱的，数据源都差不多。比如公司的【内部数据源】包括——在自有平台的用户借贷记录，用户申请时的行为数据，还有内部或行业间共享的黑名单、灰名单等。【外部数据源】有比较常见的八家个人征信机构（雪梨酱注：2015年1月，央行开始允许芝麻信用等8家机构开展个人征信业务）还有就是互联网那金融平台有时会对接一些用户银行卡的字段数据，在用户授权的前提下，会把这个卡...

合规管理、内部控制和全面风险管理有什么区别?业内回答：从风险管控的角度来说，我认为从低到高是合规管理-内部控制-全面风险管理。。首先，合规管理是最基础的层面。合规管理的本质并不聚焦于风险管理，它只是机械的避免违反内外部法律制度规范，从结果上看能够起到一定程度上控制操作风险的作用，但是这个作用有多大、够不够，并不是合规管理所关注的，自然也不是它能够解决的。其次，以coso框架为代...

权威回答：FICO的优点很明显：在美国数据库较全面。一般存储有最近7-10年的个人信用记录，包括银行信用、商业信用甚至保险等。客观性。计算机自动完成评估工作，克服人为操作的失误。快捷性。出结果很快FICO的缺点，尤其是拿到中国使用的缺点更加明显：存储数据的缺失或者错误。在中国想做点定量研究的人都知道，中国严重缺失正确的数据，个人的数据尤其如此。所谓数据正确是指，数据的及时性、全面...

风控工作的价值在于：今天看见一篇风控类的分析文章，文章中并没有什么关于风控定性定量的技巧，也没有风控架构的搭建等等技术性内容，主要是谈谈风控工作对于个人成长，自我价值实现的助益，看过之后颇有受益，转载编译给直通道和的同志，予以共勉：道路还长，我却感觉很兴奋从事风险管理工作能给人带来三个独有的价值：接触更广泛的业务、与优秀的同事共事、遇见出色的领导者！价值一：接触更广泛的业务，2016...

信用评分如何应用在风控策略里？权威回答：行业内常用的是ABC三张评分卡。A卡、B卡、C卡分别表示： 获客评分卡（Acquisition），行为评分卡（Behavior），和催收评分卡（Collection）。在前端的获客过程中，可能会用到信用风险模型、欺诈风险模型、渠道风险等。只要这些模型都用在获客的这个过程中，行业里就把这套东西统称为A卡。从模型的角度来看，它会对消费者未来的风险作预测，...

互联网金融产品如何利用大数据做风控？相关解答互联网金融产品太多，这里以P2P网贷为例，从风控涉及的相关环节分别来尝试讨论销售环节：了解客户申请意愿和申请信息的真实性适用于信贷员模式，风控关键点：亲见申请人，亲见申请人证件，亲见申请人签字，亲见申请人单位审批环节:进行基本信贷政策的核查，主要是核实申请信息、证件资料、是否伪冒申请。系统会审核剔除不符合基本信贷政策要求的客户，...