风控系统概述
风控运营指标体系-概述说明以及解释
风控运营指标体系-概述说明以及解释1.引言1.1 概述风控运营是指通过风险控制和运营管理的方式，保证组织在各项业务活动中能够有效地管理和控制风险，并实现良好的运营效果。
随着经济环境的不断变化和竞争的加剧，风控运营的重要性日益凸显。
在当前的商业环境中，企业面临各种风险，如市场风险、信用风险、操作风险等等。
这些风险对企业的生存和发展都具有潜在的威胁。
因此，建立一套科学有效的风控运营指标体系，对于企业来说至关重要。
风控运营指标是衡量和评估风控运营工作效果的重要依据。
通过建立合理的指标体系，可以帮助企业全面了解风险状况、监控风险变化，并采取相应的措施进行应对。
指标体系的建立还能够为企业提供科学决策的参考，有助于优化风控运营流程、提高工作效率。
本文旨在探讨风控运营指标体系的构建方法和要点，帮助读者了解如何建立适合自身企业的指标体系。
首先，我们将介绍风控运营的重要性，阐述为何需要建立指标体系来辅助风控工作。
然后，我们将对风控运营指标进行定义和分类，明确其具体的含义和应用范围。
最后，我们将详细阐述风控运营指标体系的构建方法和步骤，希望能够为读者提供实用的指导和参考。
通过本文的阐述，相信读者将能够更深入地理解风控运营指标体系的重要性，并掌握相应的构建方法。
在日后的风控运营工作中，读者可以依据本文提供的指导，建立适合自身企业的指标体系，提升风控运营水平，为企业的发展保驾护航。
1.2文章结构1.2 文章结构本文主要围绕风控运营指标体系展开讨论，为读者介绍并分析了该体系的重要性、定义以及构建方法。
下面是本文的详细结构：1) 引言：首先对整篇文章进行概述，简要介绍了风控运营指标体系的背景和作用。
接着介绍了文章的结构和目的，为读者提供了整体的框架。
2) 正文：主要分为三个部分，分别探讨了风控运营的重要性、风控运营指标的定义以及风控运营指标体系的构建方法。
- 2.1 风控运营的重要性：阐述了风控运营在企业管理中的重要性，包括风险管理、监控和预测等方面的价值。
支付风控系统
电商支付风控系统一、风险场景分析（一）、交易风险1、小号刷单。
谁也不会用自己的注册账号来刷单，这样被封的代价就太大了。
小号的来源，可能是商家自己组织注册的，但大部分还是从专业刷单机构手中获取的。
2、使用虚拟机。
大部分网站都会为访问设备植入识别码。
通过虚拟机，可以在一个物理机上模拟多台机器访问，随用随建。
一般使用VMWare来建立虚拟机。
而对手机设备，则会采用手机模拟器。
3、使用VPN。
这样可以伪装使用全国任何一个地区的IP，甚至可以使用国外的VPN 。
4、使用手机IP：移动和联通的IP出口少，所以大部分手机端的出口 IP并不多。
这些IP是电商的白名单，把某个IP封了，那会有大量的手机无法正常访问。
所以刷单人员会选择使用这些IP。
4、刷虚拟物品：虚拟物品不涉及到物流环节，交易流程简单，很容易就可以把量刷上去。
5、低价刷单：为了降低成本，往往会将单品价格调低，或者成交金额调低来支持刷单。
6、交易商品少：刷单时，仅选择少量几个商品进行。
7、互刷：一些商家会勾结起来，相互刷单。
（二）、资金风险1、在途资金：指买卖双方在确认交易后，完成结算前尚未到达卖方账户的资金。
在买方没有最终确认收货之前，资金暂时交由第三方支付进行保管。
这样在买卖双方从开始交易到最终完成货款两清的这段时间差内，这些存在于第三方支付平台内部的资金，被称为在途资金。
2、留存资金：对采用交易担保型账户的支付机构，客户需要开立虚拟账户来完成交易。
机构也会吸引客户进行充值操作，即留存一些资金用于交易。
比如微信支付和支付宝的钱包。
当有交易需求时，可以直接从这里进行扣款。
这些留存于虚拟账户中的资金也是沉淀资金的一部分。
（三）、套现风险1、虚假购买，客户通过信用卡购买某商品后，商品并未实际发货，商家将购买的款项打回给客户，完成套现。
2、退货套现：或者通过信用卡来购买商品，然后退货，将退款返回到借记卡或者其他可提现的渠道，也能完成套现。
3、自买自卖：商家通过信用卡购买自己的商品，将货款打入到借记卡中，完成套现。
35页完整筑牢风险防控的基石私募投资风控体系构建培训课件
风险识别是风控体系的第一步，通过收集和分析各种信息，找出可能对投资产生负面影响 的风险因素。
2 风险评估过程
风险评估是对识别出的风险进行量化和定性的过程，包括确定风险的可能性和影响程度， 为制定风险应对策略提供依据。
3 风险监控机制
风险监控是通过持续的、系统的方法，对已识别和评估的风险进行跟踪和管理，以确保风 险处于可控范围内。
风险识别与评估
风险识别与评估是风控合规 流程的第一步，需要通过市 场研究、财务分析等手段， 全面了解投资项目的风险状 况。
风险控制策略制定
风险控制策略制定是根据风 险识别与评估的结果，制定 出针对性的风险控制措施， 包括投资决策、资金管理等 方面。
风险监控与应对
风险监控与应对是对投资项 目进行持续的风险监控，一 旦发现风险，立即启动应对 机制，以最小化可能的损失 。
、外部经济环境和政策因素等，需要综合考虑。
3
信用风险管理策略
对于信用风险，我们可以通过设定信用额度、定
期审计和建立风险预警机制等方式进行有效管理
。
操作风险识别
内部操作风险
外部操作风险
操作流程风险
内部操作风险主要包括员工 操作失误、系统故障等，这 些风险可能对公司的正常运 营造成影响。
外部操作风险主要来自市场 竞争、政策法规变化等，公 司需要时刻关注外部环境， 以应对可能的风险。
风险识别的难点在于如何准 确把握风险的性质、规模和 可能的影响，需要结合专业 知识和经验，才能做出准确 的判断。
风险量化模型
风险量化模型的定义
风险量化模型是一种通过数学 和统计方法，将投资风险转化 为可度量的数值的工具。它能 够帮助投资者更加精确地理解 、评估和管理风险。
风控相关系统及建设方法介绍
风控相关系统及建设方法介绍一、风控相关系统介绍1. 相关系统介绍风险相关系统建设总体思路为搭建统一的风险管控平台，以风险数据集市为基础，集成信用风险等计量，提供统一入口、统一系统架构、统一管理和统一风险视图的风控平台。
风险管理类系统一般包含：风险数据集市、内评系统（含评分卡及评级模型等）、风险监测预警系统、资产风险减值系统、模型实验室等。
具体介绍如下：作为整个风险相关系统的数据基础，集合所有风险管控所需数据，以企业级数据仓库为基础，建立风险应用领域数据模型，支撑上层各个风险应用。
风险集市模型：应用架构：通过自身数据，应用相关模型估算PD、LGD、EAD等风险参数，通过自身数据构建申请评分卡、行为评分卡和催收评分卡，分别对贷前准入、贷中监控以及贷后调整进行定量风险估算。
内评建模模型需要一定时间的违约数据积累，同时需要依靠内部客户相关数据和引入一定外部征信数据以及其他相关数据完成对客户评级建模。
基于风险管理平台及数据集市，实现风险指标的监测和动态预警，对指标进行分类管理和预警及处置流程，从预警信号发生、识别、排查认定、处置、信号解除以及反响等，建立完善的预警体系及处理流程。
监控信号从最初的简单业务指标信号逐步优化扩充为由预警模型经过数据分析筛选的预警因子，从识别单一客户预警信号到关联客户预警等。
负责资产的五级分类，并进行资产减值准备计提计算。
目前的IFRS9下的减值模型优化。
进行大数据分析建模的平台，基于数据仓库和数据集市，可进行评分卡模型的建模优化以及返回检验等。
实现数据处理，准备，变量筛选，变量分析，建模，检验，模型指标分析以及模型监控等得统一平台，实现大数据风控的基础平台工具。
3. 风控与业务系统的关系目前风险相关系统应用主要为被动接收外部业务系统数据，分析计量风险，将风险结果和指标等进行展示和提示。
局部应用以及嵌入到业务流程各个环节中，甚至对业务流程有强制影响。
如：申请评分在客户准入环节的应用，当客户评分低于某个值时，自动拒绝客户；客户评分的值对客户授信额度的影响；客户的行为评分对客户授信额度的自动调整；业务人员在做单笔业务时可以进行违约率单笔测算，来考虑是否要进行该笔业务；风险系统应当不仅进行事后的反响统计，应该逐步嵌入业务流程，更多进行事前、事中的预警和管控，表达风险管理的价值。
《数字风控体系：设计与实践》笔记
《数字风控体系：设计与实践》阅读记录1. 数字风控体系概述随着互联网技术的飞速发展，金融科技行业在不断创新和突破。
在这个过程中，风险管理成为了一个重要的议题。
数字风控体系作为一种新型的风险管理手段，旨在通过对大数据、人工智能等先进技术的应用，实现对金融业务中的风险进行有效识别、评估和控制。
本文将对数字风控体系的设计与实践进行探讨，以期为金融科技行业的健康发展提供有益的参考。
数据采集与整合：通过各种渠道收集金融业务相关的数据，包括客户信息、交易记录、市场数据等，并对这些数据进行清洗、整合和标准化，以便于后续的风险评估和控制。
风险识别与评估：利用大数据分析、机器学习等技术，对收集到的数据进行深入挖掘，识别出潜在的风险因素，并对其进行量化评估，为风险管理提供科学依据。
风险预警与监控：通过对风险指标的实时监测和分析，发现异常情况，及时向相关人员发出预警信号，以便采取相应的措施防范风险。
风险控制与处置：根据风险评估结果，制定相应的风险控制策略，包括限制高风险客户的交易、调整资产配置、优化信用评级等，以降低金融业务中的风险暴露。
对于已经发生的风险事件，需要及时采取处置措施，防止风险扩散。
风险报告与沟通：定期向管理层和相关部门报告风险状况，以及风险管理的成果和不足，加强内部沟通和协作，提高风险管理的透明度和效果。
数字风控体系是一种基于大数据、人工智能等先进技术的综合性风险管理体系，旨在实现对金融业务中的风险进行全面、准确、及时的识别、评估和控制。
通过构建和完善数字风控体系，金融机构可以更好地应对市场变化和竞争压力，提高业务的稳健性和可持续性。
1.1 风险管理与数据治理风险管理是企业在运营过程中不可忽视的重要环节，特别是在数字化时代，企业面临着更为复杂多变的经营风险。
设计有效的风险管理机制不仅有助于企业应对突发事件，还能为企业稳健发展保驾护航。
在数字风控体系中，风险管理更是占据了核心地位，涉及到企业决策、运营、财务等多个方面。
金融业风控系统构建方案
金融业风控系统构建方案第一章风控系统概述 (2)1.1 风控系统的定义与作用 (2)1.2 风控系统的目标与任务 (3)1.2.1 风控系统的目标 (3)1.2.2 风控系统的任务 (3)第二章风险识别与评估 (4)2.1 风险类型分析 (4)2.2 风险识别方法 (4)2.3 风险评估模型 (5)第三章数据管理与分析 (5)3.1 数据采集与清洗 (5)3.1.1 数据采集 (5)3.1.2 数据清洗 (6)3.2 数据存储与管理 (6)3.2.1 数据存储 (6)3.2.2 数据管理 (6)3.3 数据分析与挖掘 (6)3.3.1 数据预处理 (6)3.3.2 数据分析方法 (7)3.3.3 数据挖掘技术 (7)第四章风险预警与监控 (7)4.1 风险预警指标体系 (7)4.2 风险预警模型 (7)4.3 风险监控与报告 (8)第五章风险防范与控制策略 (9)5.1 风险防范措施 (9)5.1.1 完善风险管理制度 (9)5.1.2 强化风险识别与评估 (9)5.1.3 加强风险预警与监测 (9)5.2 风险控制策略 (9)5.2.1 优化风险控制流程 (9)5.2.2 建立风险控制组织架构 (9)5.2.3 制定风险控制措施 (9)5.3 风险应对措施 (9)5.3.1 应对信用风险 (9)5.3.2 应对市场风险 (10)5.3.3 应对操作风险 (10)第六章系统架构与设计 (10)6.1 系统架构设计 (10)6.1.1 架构风格 (10)6.1.2 技术选型 (10)6.1.3 系统架构层次 (11)6.2 系统模块划分 (11)6.3 系统开发流程 (11)6.3.1 需求分析 (11)6.3.2 设计阶段 (11)6.3.3 开发阶段 (11)6.3.4 测试阶段 (11)6.3.5 部署与上线 (11)6.3.6 运维与优化 (12)第七章技术选型与实现 (12)7.1 技术选型标准 (12)7.2 技术实现方法 (12)7.3 系统集成与测试 (13)第八章安全性与合规性 (13)8.1 系统安全性保障 (13)8.1.1 安全框架设计 (13)8.1.2 安全技术措施 (13)8.1.3 安全管理措施 (14)8.2 合规性要求与实施 (14)8.2.1 合规性要求 (14)8.2.2 合规性实施策略 (14)8.3 法律法规与监管政策 (14)第九章人力资源与培训 (15)9.1 人才队伍构建 (15)9.1.1 人才选拔与招聘 (15)9.1.2 人才培养与储备 (15)9.2 培训体系与实施 (15)9.2.1 培训体系构建 (15)9.2.2 培训实施与评估 (16)9.3 人员激励与考核 (16)9.3.1 激励机制 (16)9.3.2 考核机制 (16)第十章系统运维与优化 (16)10.1 系统运维管理 (16)10.2 系统功能优化 (17)10.3 系统升级与迭代 (17)第一章风控系统概述1.1 风控系统的定义与作用金融业风险控制系统（以下简称风控系统）是指在金融业务活动中，运用现代信息技术、数学模型和风险管理理论，对金融业务所涉及的各种风险进行识别、评估、监控和控制的一系列方法和手段。
大数据风控系统设计与实现
大数据风控系统设计与实现第一章：引言近年来，随着互联网银行、互联网金融等新兴金融业态的快速发展，大数据风控系统越来越得到广泛关注。
在这样的背景下，本文将介绍大数据风控系统的设计和实现，旨在为金融业的从业者提供有益的参考。
第二章：大数据风控系统概述大数据风控系统是指通过对海量数据的采集、处理、分析来识别金融风险，为金融机构提供决策支持和风险管理的一种综合性系统。
大数据风控系统主要包括以下四个部分：数据采集、数据处理、信用评估、风险预警。
数据采集：数据采集是大数据风控系统最为基础的环节，包括对各种金融数据的获取和整理，包括客户资料、财务信息、借贷记录、网络行为等。
数据处理：数据处理是指对所采集的大量数据进行加工处理，包括数据清洗、计算、分析等，目的是保证数据质量，并找出潜在的风险预警信号。
信用评估：信用评估是对申请人的信用状况进行综合的判断，包括财务分析、个人信息核实、以及个人信用记录，从而判断信用借款人的信用等级与授信额度。
风险预警：风险预警是指在金融业务中发现潜在风险的情况，及时预警并采取风控措施，减少金融业务可能出现的风险损失。
第三章：大数据风控系统框架设计大数据风控系统的设计涉及到5个核心模块：风险数据管理模块、数据预处理模块、风险分析模块、系统控制模块和决策支持模块。
1. 风险数据管理模块：负责管理存储风险数据、生成风险报告和风险预警。
主要功能包括权限管理、数据存储、报告生成等。
2. 数据预处理模块：负责对采集的风险数据进行初步处理、清洗和分类管理。
主要功能包括数据清洗、规范化、脏数据剔除、去重等。
3. 风险分析模块：负责对预处理后的数据进行深入挖掘和分析，从而得到风险趋势和风险分析报告。
其主要功能包括数据分析、预测模型、数据挖掘、异常检测等。
4. 系统控制模块：与前面三个模块相对应，负责系统运行状态的监控和维护，及时发现系统问题并采取相应措施，确保系统安全和稳定运行。
5. 决策支持模块：通过对实时监控和风险数据分析，提供决策支持，让决策者可以及时地调整风险控制策略，从而降低风险损失。
风控体系
风控体系包括1、组织体系，2、制度体系，3、流程建设。
1、组织体系：
投资决策委员会：投资决策委员会由风险管理部门发起、董事会成员及核心部门负责人参与、对拟投资项目进行综合评定、审核、投决。
投资管理：挖掘具有潜在投资价值的优质项目、并通过专业尽调、专业投资流程设计让项目实现投资价值。
投后管理：对在投项目进行专业投后管理、深度运营项目、提升项目价值、以确保项目成功退出。
风险管理：资深风控团队严格把控项目风险、提出合理化风控意见、作出专业化投资建议、从法律、财务、市场、项目等多围度进行风险管理。
财富管理：专业的财富管理团队、为客户的资产配置提出合理化建议、提供专业、个性、私密、尊贵的财富管理服务。
2、制度体系：建立了覆盖业务全过程及各个操作环节科学合理、控制严密、运行高效的内
部控制制度。
3、流程建设：通过信息系统有力支撑、推进流程化管理、实现“运营制度化、制度流程化、
流程标准化、管理规范化”。
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风控系统概述 The manuscript was revised on the evening of 2021
风控信息系统概述
风控信息系统总述
风控信息系统主要由关键指标监控管理、风险及风险事件流程管理、内控及自我评估管理、知识库管理等模块构成，是恒安标准人寿管理风险及内控的流程操作系统、风险及内控的知识平台库和公司季度运营报告管理发布平台。
其功能架构图如下：
图 1 风险管理及内控评估系统架构图
说明：上图中的“个人办公管理、关键指标监控管理和系统管理模块”与内审系统部分共用，不做单独开发。
各功能模块概述
一、个人办公管理
个人办公管理是风控管理人员的个人办公平台，主要包括个人待办事项、已办事项、消息平台、学习园地等。
二、信息统计管理
信息统计管理是风控参与人员、执行者和管理人员对风险及内控评估结果信息的查询分析平台，风险管理人员根据职责和系统权限可以创建公司季度运营报告（风险管理委员会和审计委员会），季度运营报告包括了风险运营指标、内部控制和风险评估管理等企业运行主要方面的内容。
三、风险流程管理
风险流程管理是风控参与者、责任部门和风险管理部门对风险及风险事件的流程处理平台。
各职能部门均可以登记已识别或未识别的风险及风险事件，并逐级上报审核风险及风险事件。
风险管理部门根据业务部门上报的风险及风险事件进行风险及风险事件的识别、评估和确认，对确认的风险及风险事件进行初始信息评估并明确风险管理的行动计划或方案并落实责任部门。
相关责任部门是风险管理行动计划的执行者，其必须按期更新行动计划的执行状态，风险管理部门定期审核行动计划的执行情况，并将结果情况上报至季度运营报告中。
针对初始风险评估结果风险管理部门还要定期（如季度）进行风险再评估，并将结果更新至季度运营报告。
四、内控及自我评估
内控及自我评估包括各业务单元自我评估、风险管理独立评估、年度CSA 计划管理和CSA行动计划管理等。
业务部门和风险管理部门在进行自我评估和独立评估过程必须依据恒安标准人寿已制定的内部流程控制标准，独立评估时可以登记内控缺陷并制定内控计划计划并据此不断完善内控控制标准体系。
业务责任部门要按期更新行动计划，风险管理部门定期对行动计划执行情况进行审核。
五、关键指标监控管理（预警系统）
通过关键指标监控模块对关键指标进行监控预警，并追踪到对指标产生影响的风险，通过分析找出影响指标的关键因子，并加以控制，从而达到改善指标的目的；同时，系统通过量化模型，对关键指标进行预警。
对日常运营风险进行管理，按照公司业务类型、风险类型、风险子类别、指标属性和指标报告频率等对公司的关键指标进行管理和监控。
关键风险指标管理是对恒安标准人寿日常运营风险进行管理，按照公司业务类型、风险类型、风险子类别、指标属性和指标报告频率等对公司的关键指标进行管理和监控。
六、行动计划管理
行动计划管理包括两个方面的内容，其一是风险应对的行动计划；其二是改进和完善控制点的行动计划管理。
行动计划管理从各业务单元的行动计划签收、执行行动计划并更新计划状态至风险管理部门针对行动计划的检查跟踪，完整的反映了行动计划的整个过程。
风险管理部门和各业务单元主管部门、高级管理层可以根据风险业务流程管理中发现的各类风险和风险事件，组织采取的风险应对措施进行跟踪管理；针对内部控制评估和评价中提出的改进和完善控制点进行跟踪管理。
七、知识库管理
知识库是内控及风险管理的信息资源库和流程管理的参考标准库。
知识库中记录了风险分类体系、风险评估准则、流程控制标准、缺陷分类体系、损失数据类别、风险指标体系、季度运营报告模板等风险及内控管理资源。
八、系统管理
系统管理是内控及风险管理信息系统的基础支撑平台。
主要包括组织机构、用户、权限体系、邮件消息规则定义、审核流程定义等基础功能。