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1、风险，最好控制在发生之前。
将一只青蛙放在煮沸的大锅里，青蛙触电般地立即蹿了出去，并安然落地。
而将它放入一个装满凉水的大锅里，任其自由游动，再用小火慢慢加热，青蛙虽然可以感觉到外界温度的变化，却因惰性而没有立即往外跳，等到热度难忍时，它已失去逃生能力而被煮熟。2、风控，简单来说就是风险控制，它涉及到对潜在风险的识别、评估、监控、管理和应对。
风险：在信息安全领域，风险（Risk），就是指信息遭受损坏并给企业带来负面影响的潜在可能性。
风险评估（Risk Assessment）：包括风险识别、风险分析和风险评价在内的全部过程。
风险管理（Risk Management）：就是以可接受的代价、识别、控制、减少或消除可能影响信息的安全风险的过程。
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（图片来源于网路）
3、在金融领域，风控是保障资金安全、提高投资回报率的关键环节。
例如与我们相关的借贷活动是一项极具历史的社会行为，从远古时期开始便有促进生产、改善生活的借贷行为，各类信贷产品更是层出不穷。
随着互联网、大数据技术及其AI人工智能的的兴起，互联网金融近年呈现出蓬勃发展的趋势。除了与电商相结合的消费金融、线下转线上的网络小贷之外，传统的信贷机构如银行及保险的信贷部门也加速了互联网平台的设立。随着各种互金产品的不断涌现，信贷产品的信用风控工作显得日益重要。
本文内容，我们将以互联网金融中的信贷产品为切入点，有必要了解一下目前主流的信贷产品及这些产品在大数据风控下的几个核心重要性！
正文：
银行的风控，经历了从传统模式到智能风控，再到数字化风控的进化过程。不同的风控模式有不同的特点！
例如：个人信贷产品风控流程（以贷前审核为例）
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银行的风控，经历了从传统模式到智能风控，再到数字化风控的进化过程。相对于传统的风控手段，大数据风控体系的数据来源更广、维度更多，决策审批过程自动化程度更高，基于算法构建的模型更客观公正。这些特点既成为了大数据风控的优势，也为大数据风控领域构筑了很高的技术门槛。首先来认识下最开始的传统信贷风控，是怎么做的呢？先想象下这个画面：有一个西装革履的业务员，然后可能头发也抓的很好看。然后他会跟来贷款的这个人面对面的坐在那里聊天，审核他的资料，一页一页的翻，然后凭借他自己多年的一个风控经验。就准确的识别出对面的人会不会还钱，会不会来把钱带走了之后人间蒸发？然后来贷款的人，他也会精心准备自己的材料，穿上自己最好看的衣服，正襟危坐的跟对面的人谈笑风生，生怕对面的人就是怀疑自己的这种经济实力，或者说你一不小心露出了某种猥琐的气质啊，可能就会被当成骗贷的。这就是最早的风控信审人员，他是看材料，聊天，察言观色，然后来判断你是不是坏人。传统风控的做法更多是基于专家经验的人工审批，依赖于审贷官对材料的理解与把握，并给出最终意见。假设有两笔贷款同时审批，那么审贷官会根据经验，基于排序做出相应决策，很快得出结论——甲贷款要优于乙贷款。如果更进一步，请审贷官详细说明，甲贷款比乙贷款风险低多少，甲、乙两笔贷款的风险分别处于什么水平？审贷官就很难给出精确回答了。后面互联网时代，延续至今呢，就是我们通常用作规则的那些手段。再后来各种各样的人工智能热潮，金融领域的话也开始搞各种的机器学习模型，机器学习反击杀。那么风控模式也从起初银行人工审核办理业务模式，转变为后来逐渐引入系统辅助，完成了从人工审批到自动审批的进化。大家知道AI的目的就是为了解放我们的一个劳动力。像风控模型，解放的就是之前提到的那一批信审的老大哥，在中小额贷款上的一个劳动力。有时候大部分的公司一天的业务进件量都可以达到几万。人工审核怎么可能审的过来？就必须要去做自动化的风控，有的人叫大数据风控为AI金融风控，不管你怎么叫，它本质上都是一个"二分类的模型"，它的作用就是可以同时的处理掉几十万或者几百万人的一个贷款请求；随着大数据的发展，更多弱变量加入风控体系，替代了原先的单一强变量风险评估，完成了自动化到大数据的进化。
在互联网与移动互联网时代，新型欺诈手段层出不穷，人工智能技术催生大数据向智能化的演变。智能风控技术是银行在自动化、大数据、云计算、人工智能、区块链等金融科技应用的基础上，逐渐发展而来的。与传统风控相比，都体现了大数据风控在金融领域的几个核心重要性。
一方面，通过数仓收集和分析海量客户的行为、交易、名单数据等行内多维信息；一方面，通过API接口方式，通过三方数据提供商获取客户的司法数据、信用数据、欺诈数据等行外多维信息。通过以上两种方式来构建出更加准确、全面的用户画像。这些画像不仅能够帮助金融机构识别潜在的欺诈行为，还能同时对客户还款能力、违约风险进行有效评估，从而能够把控不良。
脱离了传统架构的限制，大数据风控能够利用Flink等相关组件，实现高吞吐、低延时的同时还能保证可靠性个良好的容错性。利用自身优势及时发现异常行为并进行预警。这种实时性及时提高了金融机构对风险的相应速度，能够在风险扩大前进行有效干预，保护资产安全。
基于大数据分析的风控决策模型能够综合考虑众多因素，包括客户的历史信用记录、负债情况、收入情况、司法记录、欺诈记录等，通过不断优化迭代能够做出更加合理、科学的信贷决策。这不仅仅提高了信贷审批效率，人为判断失误导致的客户流失、信贷风险等相关问题。
大数据风控还促进了金融服务的个性化和产品创新。通过分析海量客户的消费习惯、风险偏好等特征，金融机构可以为用户提供更加符合其需求的金融产品和服务，增强用户粘性，提升市场竞争力。大数据风控在反欺诈和反洗钱领域也发挥着重要作用。通过数据分析和数据挖掘技术，可以识别出潜在复杂交易背后的欺诈行为和洗钱活动，为金融机构提供有力的防线，确保金融体系的健康稳定。随着金融监管政策的不断完善，金融机构越来越注重合规性管理。大数据风控可以帮助金融机构更好地理解和遵守监管要求，通过自动化、智能化的方式提高合规检查的效率和准确性，降低合规成本。大数据风控在金融领域的重要性不言而喻。它不仅提升了金融机构的风险管理水平和运营效率，还促进了金融产品的创新和服务的个性化发展，成为金融机构保障业务安全、提升运营效率、优化客户体验以及实现精细化管理的关键手段，为金融行业的持续健康发展提供了有力保障。
随着银行线上业务的快速增长，平台化、场景化、批量化的获客模式深入发展，各类风险扩散更加快速、隐蔽，对银行风险管理的敏捷度和精准度提出了更高要求。如在信贷业务全生命周期管理过程中对风险识别更准确、预警更及时、管控更有效，运用大数据技术降低反洗钱合规风险和运营操作风险。下面的金融信贷业务和产品文章，对于金融求职小白和系统初学者来讲十分合适也比较成体系化，一方面也是自己多年信贷工作中的一些实战经验或者业务方案，都是分专栏进行总结和整理，也是对多年信贷产品的一些感悟吧，坚持输出也是对自己的一种审视和重新归纳整理再学习的过程！想把这些文章分享给你~ 一起共同进步！文章内容的编排是这样的，先讲银行业务基础知识，在读者掌握行业基础知识的基础上，再讲银行的三大业务，最后讲建立在业务基础上的各种IT应用系统，不同章节既密切联系，互相呼应，又相对独立，读者可根据自己的情况，选择由前到后阅读，或选择自己感兴趣的内容阅读。👇 更多文章目录及其合集文章内容说明～后台私信可送优惠券哦~👇#金融风控# 带你了解从互联网贷款（或线上贷款）业务的全流程角度，全生命周期进行风控，设计风控涵盖了贷前阶段的获客、准入、反欺诈、审批、定额定价，和贷中阶段的放款、风险预警，以及贷后阶段的催收策略等环节👏 （更新中）#汽车金融# 汽车金融市场充满着变革与挑战，可谓群雄逐鹿，豪杰并起。新的汽车金融参与方，新的商业模式，新的金融工具，不断冲击着传统思维，对传统的业务模式与资金渠道形成重大考验。为了能成体系的输出关于汽车金融消费信贷相关知识，厘清：当下汽车金融的主要盈利模式、汽车融资租赁资金的融通渠道与模式等；#消费金融# 好的个人产品设计是消费金融业务成功的关键，从消费金融业务的核心角度来看，关键在于利润的实现，从业务流程上来看，产品规划阶段显得尤为重要，针对银行产品经验逐步输出成体系文章专栏：#贷款核算# 规划和实现贷款整个生命周期的现金流动。包括贷款发放、利息计算、利率调整、还款计划生成、贷款偿还或处置等，覆盖贷款的整个生命周期，核算根本要求:准！算得准并且记得准，每一笔钱不允许出现精度要求范围内的差额，一分钱不能多，一分钱不能少，每一笔帐不允许出现漏记、错记的现象。针对贷款模块产品将逐步输出成体系文章专栏：#金融后台系统# 厘清各种金融后台管理系统的职责，金融后台系统是一块让金融产品经理难啃的硬骨头，因为它业务复杂、数据庞大、逻辑缜密。针对金融后台系统将逐步输出成体系文章专栏：#国际信贷# 具体地说，它是指一国的借款人（银行、其他金融机构、政府、公司企业及国际金融机构）在国际金融市场上，向其他国家的贷款人（银行、其他金融机构、政府、公司企业及国际金融机构）借贷资金的国际融资方式。了解那些市场上常见的信贷业务模式，将以成体系文章专栏形式输出：#银行信贷# 好的对公业务产品设计是对公信贷业务成功的关键，信贷系统可大致分为 12 个模块，我们依次了解客户管理、评级管理，授信方案、签约放款、贷后管理、减值计提、担保管理和资产转受让相关模块，带你了解整个对公信贷业务的全流程！👏 #额度管理# 带你了解整个对公信贷业务、个人信贷业务（网贷+信用卡）的额度管理、集团额同业额度管理全流程！额度系统主要分为以下几个板块依次进行阐述：如额度生命周期管控、限额管控、授信视图、额度结构配置等👏
