风控软件开发(风控软件开发流程)

风控系统后台开发(java)有前途吗

可以的,跟Java的有关的都可以通用.

金融大数据风控系统开发公司排名怎样的

虽然目前做大数据风控系统开发的公司也有很多,但是目前是没有什么正规的排名的,有也是企业自己排的,而且选择风控系统开发公司也不是单看排名的,需要多方面考虑是否合适自己的企业.选择风控系统开发公司对公司的技术实力要求是比较高的,这就需要企业有大的开发团队,而且需要有足够的开发经验来应对各种可能出现的问题,需要到公司进行实地考察,看看已经开发过的系统.我们公司就是做大数据风控系统的,可以来看看.

开发金融行业风控系统的公司哪些靠谱

我们公司就是可以开发风控系统的，下面来为大家进行简单介绍。

首先，风险管理必须识别风险。风险识别是确定何种风险可能会对企业产生影响，最重要的是量化不确定性的程度和每个风险可能造成损失的程度。

其次，风险管理要着眼于风险控制，公司通常采用积极的措施来控制风险。通过降低其损失发生的概率，缩小其损失程度来达到控制目的。控制风险的最有效方法就是制定切实可行的应急方案，编制多个备选的方案，最大限度地对企业所面临的风险做好充分的准备。当风险发生后，按照预先的方案实施，可将损失控制在最低限度。

再次，风险管理要学会规避风险。在既定目标不变的情况下，改变方案的实施路径，从根本上消除特定的风险因素。例如设立现代激励机制、培训方案、做好人才备份工作等等，可以降低知识员工流失的风险。

免费做风控的软件那个比较好?

壹贰信用风控系统就很好 , 整合了 1 4 0 0 0 个数据源、 7 0 0 0 0 0 个数据变量 , 2 0 0 0 个分析模型 , 通过大数据搜索、扫描、建模、推荐算法、语义分析、大数据精准画像、程序化交易计算、人工智能、机器学习等复杂技术构造出强大的金融大数据产品 .

供应链金融风控系统流程是怎样的

供应链金融风控系统流程是怎样的呢？依据我们供应链金融风控系统的开发经验，下面来为大家进行介绍。

前期准备

拿到足够多的数据做支撑

做足够灵活的分析平台去分析数据

产出风险事件进行阻拦风险

量化风险拦截的价值和不断分析案例进行策略优化

风控技术评估研究

日志选择：以增量日志方式记录存储，hadoop或spark做分析，集群同步到客户端机器上，做同步策略，不同纬度的数据做统计加工计算。

实时监控：监控在每一个环节的交易量和高风险操作，做阀值报警，以默认的规则做处理。

dns防范：防止http对dns的拦截，手动纪录中断被拦截掉的交易流，转向存储中心系统做处理给予用户提示。

报警提醒：在发生重大灾难的同时需要有一套完善的体系提醒风控人员近入作战，以短信或电话的形式发起通知给用户。

数据灾难：数据的历史纪录应该有完整的备库纪录，这种操作不是必须的但是必要的，防止管理员因为误操作导致的数据灾难不容小视，启东应急方案进行恢复。

日志选择：需要在原有基础上做集群数据分析后，统一有一个入口的分析平台做汇总，对不同维度的计算规则做排重，这里我们可以使用elk的方式把数据清洗完成后，做相关的分析调研，实时读库的方式不可取，增量数据库只保留历史的数据，可以对时间做相关的约定，查询的平台统一做相关的调控。

方案的选择和实施

针对现在的数据规则，需要对现有的各方数据做分析指标，做数据仓库，从不同的数据中计算对应的需要风控形成各种渠道的报表数据。如何通过查询海量的历史数据来支撑规则的运算，从分析的角度来看，又是一个IO密集型的应用；利用OLTP（online transaction processing ）和OLAP（online analytical processing）做相关的维度计算，主要针对用户、功能、数据片、存储空间、DB设计来做维度计算和方案的优化调整。

大到用hadoop做数据集群算法分析，也可以用spark、storm来做。

简而言之就是分布式框架，那么什么是分布式框架？

分布式计算框架实现了什么？简而言之，基于分布式计算框架的应用，就是一个分布式的应用；那么分布式的应用解决了什么问题？简而言之，就是将请求处理的业务逻辑和所需资源合理地分布到N台服务器上，这里就不在过多介绍。

基于C/S模式的原理，从client到server端的应用，采集需要的数据。Server之间通讯是有开销的，只不过这个开销是MS级的。系统在定位也是基于百万级的应用。

以分层的概念，针对每部的风控模块，需要在特定的时间做调整。缓存的应用：如果是历史级别的数据，可以采用redis、cache来做，防止减少对于I/O的读写操作，减少存储压力的开销。基于款时间的维度对应的风控系统计算，需要我们在处理的同时考虑数据的节点，分批次处理。对于变化多端的数据，建议利用高可用性能存储设计，基于DB设计即可，数据结构要基于范式(NF)设计，不可有冗余免得频繁返工。

数据分离的优先选择

数据库读写分离机制：在初期，风控系统一般都极为简单，此时侯一般通过数据库主从复制/读写分离/Sharding（或slave进行）等机制来保证交易系统的数据库和风控系统数据的同步及读写分离。风控系统对所需要的客户/账户数据、交易数据一般都只进行读操作。

缓存/内存数据库机制：不管是交易系统还是风控系统，高效的缓存系统是提升性能的大杀器，一般会把频繁使用的数据存放到Redis等缓存系统中。例如对风控系统，包括诸如风控规则、风控案例库、中间结果集、黑白名单、预处理结果等数据；对交易系统而言，包括诸如交易参数、计费模板、清结算规则、分润规则、银行路由策略等。对一些高频交易中，基于性能考虑，会采用内存数据库（一般会结合SSD硬盘）。

RPC/SOA架构：要降低交易系统和风控系统的耦合度，在初期系统服务较少的情况下，一般直接采用RabbitMQ/ActiveMQ之类的消息中间件或RPC方式来实现系统间服务的调用。如果系统服务较多，存在服务治理问题，会采用Dubbo之类的SOA中间件来实现系统服务调用，这个期间我们需要支持用异步消息完成rabbitMQ的消息的push/pull处理机制来处理违规数据和异常数据提取。

消费金融系统风控怎么做?哪家消费金融系统开发风控最靠谱?

目前消费金融系统主要有以下几种风控方式: 1,出借人自担风险模式 2,保证模式 3,风险备用金模式 4,债权转让,风险备用金模式 5,抵押,风险备用金模式 6,担保机构担保模式 7,金融机构信用,担保机构担保模式 8,小额贷款担保模式.同时,为了最大程度降低消费金融系统运行的风险,大多选择了和第三方风控软件提供商合作的模式,将自有模式和三方结合起来,比如;博恩软件开发的消费金融系统就与第三方风控软件同盾科技合作,应该是目前风控比较完善、靠谱的了. 打字很累,请题主采纳,谢谢!

市场上有没有做的比较好的第三方银行风控软件?

一般来说,银行都有钱,都会任性的做自己的风控体系,自己开发风控软件,不过这几年一些银行已经认识到自己做线上业务存在不少的短板,已经开始和独立的第三方风控软件提供商开始合作,比如前段时间就听说杭州银行就和国内首家风险控制与反欺诈云服务提供商展开了合作,部署同盾的反欺诈软件.

做风控需要编写宏吗

计算机中宏又称为宏命令,是通过特殊的控制语,将一系列动作简便化.即:一种批处理的程序. 宏语言Visual Basic for Application(VBA).Visual Basic是windows环境下开发应用软件的一种通用程序设计语言,功能强大,简便易用.创建步骤如下:点击工具栏的宏命令中的Visual Basic 编辑器:2.输入所需的Visual Basic 操作指令,保存:4.再次加载宏就可以.