金融大数据风控公司

⑴ 金融大数据风控系统开发公司排名怎样的

虽然目前做来大数据风控系自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。

⑵ 国内大数据风控方面做的比较好的企业有哪些

国内做企业大数据风控的公司：
布尔数据：政府投资平台，企业风控模型服务供应商。。用前沿的大数据+人工智能技术，深度挖掘数据价值，为金融机构和政府监管部门提供大数据智能风险管理解决方案。

锐思数据：从事金融数据库和相关投资研究软件研发。RESSET企业大数据平台是一个为科研、教育、生产的协同与集成化提供专业服务的企业数据整合检索平台。

探码科技：大数据资产化运营服务商。已采集3000万+企业数据，平台提供全国企业工商信息、企业风险信息、经营状况信息、知识产权和投融资信息，提供企业数据画像与企业成长性、投资价值、信用评价报告。打造服务政府部门的企业评价决策支撑平台；帮助机构及园区大幅提升信息管理水平；服务园区机构的企业指数排名及企业数据洞察平台。

苏州朗动网络：专注企业信用大数据。拥有大数据挖掘，数据建模，行业标准定义和可视化分析技术，拥有企业信用信息查询APP、企查查、云聚数据三大产品。

思普企业：政府投融资平台企业大数据服务供应商。为政府投融资平台企业提供实体化转型咨询、数字化管理、资产在线经营服务；为国资监管部门提供国资监管大数据平台服务；为实体企业提供企业管理数字化服务。

合合信息：智能企业信息大数据服务。实时企业征信数据，支持存量、新增企业信息查询，全维度企业动态信息监控，通过特征选取或关键词搜索目标企业，应用于背景调查、风险管理、供应商管理、企业级客户获取。

誉存科技：企业级金融大数据服务商。用前沿的大数据+人工智能技术，深度挖掘数据价值，为金融机构和政府监管部门提供大数据智能风险管理解决方案。

⑶ 大数据金融风控解决方案哪些公司可以提供

我们就是复可以的，大数据制风控即大数据风险控制，是指利用数据分析和模型进行风险评估，为金融行业和个人用户提供全方位的安全保障。
大数据风控流程的建立主要分为四个阶段：数据收集、数据建模、构建客户评分体系及监测分析。收集到海量数据后，需经过大量的清洗、探索与抽样，运用灵活策略来交叉匹配并综合分析，构建出客户评分体系。
基于先进的风控分析模型，以及准确、稳定、实时更新的丰富数据源，利用精密算法和灵活策略进行综合高效的监测分析，保障业务平台健康稳定运行。

⑷ 开发金融行业风控系统的公司哪些靠谱

开发金融行业风控系统的公司哪些靠谱

就现阶段的发展情况而言，大数据风控已成为诸多金融企业发展的核心竞争力，一些初具规模的企业也都开始大力布局风控技术。与此同时，还涌现出了不少做大数据风控技术的服务商，推出了相关的风控体系，引得不少资本青睐。

那么，何为“大数据风控技术”呢？以网络为例，其通过人工智能、用户画像、账号安全、精准建模等技术，来扩大征信范围，快速迭代风控模型识别用户信用等级，种种这些举措，我们都可将之理解为“大数据风控技术”。

那么做大数据风控技术的软件开发公司又有哪些呢？在金融领域里，其自主研发的金融应用产品如互联网金融系统或供应链金融系统，都实施了大数据风控手段，接入了多方征信源进行了基于大数据的风险管控，助力企业安全高效开展金融业务。

在这瞬息万变的互联网市场中，企业只有选择利用风控技术护航的软件开发公司，才能够具备极大的优势，并以此作为支撑，保证平台和用户的安全，进一步推动业务的安全发展，在市场中占据一席之地。

⑸ 金融风控软件开发公司有哪些

金融风控软件开发公司有哪些

就现阶段的发展情况而言，大数据风控已成为诸多金融企业发展的核心竞争力，一些初具规模的企业也都开始大力布局风控技术。与此同时，还涌现出了不少做大数据风控技术的服务商，推出了相关的风控体系，引得不少资本青睐。

在这瞬息万变的互联网市场中，企业只有选择利用风控技术护航的软件开发公司，才能够具备极大的优势，并以此作为支撑，保证平台和用户的安全，进一步推动业务的安全发展，在市场中占据一席之地。

⑹ 国内大数据风控方面做的比较好的企业有哪些数据的获得途径有哪些

大数据风控主要有两点，一是风控模型，二是数据。模型是各企业的核心机密，无从得知，基本会从信用历史、职业特征、收入分析等诸多方面入手；数据由于数据孤岛现象，是目前各企业重要的资产。数据来源大致可分为三个方面：一是用户提交的包括身份信息、职业信息、收入信息等数据；二是外部数据，包括从政府机构获取的数据以及合作金融、电商等机构提供的第三方数据；三是自身行业生态链中产生的数据，如淘宝的购物数据。就我接触到的行业，大数据风控一是互联网消费金融公司做消费金融风控，二是用于做大数据征信进而衍生出小额贷款、互联网消费分期等业务。国内知名企业有：阿尔法象、蚂蚁金服、京东金融等。做个人征信的知名企业有芝麻信用、前海征信、考拉征信，这些企业有自己核心数据；专业做大数据风控的公司基本是初创公司，其风控仍有待检验，包括聚信立、Wecash闪银、量化派等。

⑺ 国内金融大数据风控征信领域的领先企业比较好的有什么公司

星 桥 数 据 啊 ， 公 司 管 理 团 队 由 5 位 资 深 计 算 机 和 金 融 博 士 专 家 领 衔 ， 他 们 分内 别 专 注 于 大 数容 据 风 险 控 制 、 机 器 学 习 、 人 工 智 能 、 高 频 交 易 、 量 化 风 险 模 型 等 领 域 ， 实 力 还 是 很 不 错 的 哦 ！

⑻ 互联网金融大数据风控哪家好

北京永洪商智抄科技有限公司，国内领先的数据可视化分析解决方案提供商，为百亿级数据量的大型企业和各个垂直行业的中小企业提供灵活的数据分析解决方案。专注于让企业用户实现敏捷的数据化运营，实时洞察业务状况，支持战略决策。拥有分布式计算、分布式存储、分布式通信、云计算、数据处理、数据展现等多项技术专利。

⑼ 优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的

现在一提起互联网金融行业、Fintech领域，人工智能、大数据风控的热度就直线飙升。许多交易规模比较大的互联网金融公司都在努力发展大数据风控技术，以构建提供普惠金融服务的能力。
那么，这些优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的呢?
陆金所：KYC 2.0系统
精准判断投资者的风险承受能力
陆金所自成立起就引进国际领先的第四代风险管理系统，借鉴平安集团经验，形成了成熟的风险管理数据模型。其近日又推出了KYC 2.0系统，力求通过大数据技术、机器学习以及金融工程等方法，建立完整的互联网财富管理平台投资者适当性管理体系，在资金端对投资者进行“精准画像”，并提供智能推荐服务。
据了解，KYC2.0系统在原有的保守、稳健、平衡、成长、进取五大类型基础上对投资者风险承受力评估结果进行量化，每位用户都会获得专属的风险承受能力分值，又称“坚果财智分”，对投资者风险承受能力的判断更精准。
点评：量化数据信息，进行大数据建模。
风控最好的数据还是金融数据，例如年龄、收入、职业、学历、资产、负债等信用数据，这些数据同信用相关度高，可以反映用户的还款能力和还款意愿，这些数据因子在风控模型中必不可少，权重也很高，是风险评估最好的数据。
所以，陆金所以平安集团经验为基础运用到的大数据风控，使用的是围绕用户周围的信用数据，这些数据的特点是和用户的信用情况高度相关，可以作为一个重要因子进行录入，对其个人进行打分，再对其进行个体分析，最终得到一个综合评分，这就对用户进行了一个精准的风险承受能力评判。
民贷天下：拓宽数据维度
实现纯线上智能化服务
民贷天下基于稳健、安全、规范的风控理念，其风控部门确定了“风控从严”原则，设定了借款审查、贷中管理、贷后跟踪等风控流程。目前，民贷天下正全力推进全智能化建设，构造一个完整的、从资产端到平台端的全链路大数据风控系统，通过对人工智能、大数据分析、知识图谱、区块链等技术的运用，为平台运营及业务发展提供强大动力。
在传统数据之外，民贷天下还不断拓展数据维度，如在用户授权下，对用户社交数据、访问时间、相关认证、通讯记录等数据整合分析，并且与蚂蚁金服、芝麻信用、前海征信、同盾等第三方机构紧密合作，进一步丰富对用户的数据画像，使民贷天下的大数据风控系统更加精准，从而实现从客户申请、受理、审核、授信、放款到贷中贷后管理等纯线上智能化服务。
点评：拓宽数据维度，是对传统风控的补充。
传统风控模型已经不能适应复杂的现代风险管理环境，特别在数据信息录入维度上，影响用户信用评分的信息较多，很多都没有引入到风险评估流程。而大数据风控可以提供全面的数据(数据的广度)，强相关数据(数据的深度)，实效性数据(数据的鲜活度)。
民贷天下利用这样的大数据风控，通过与第三方合作等方式，将内部数据以及原有数据打通和整合之后，就会影响风险评估结果，提升信用风险管理水平，客观地反映用户风险水平。这些多维度、全面的信息正是大数据风控的优势所在，同时也是对传统风控一个很好的补充，进一步实现智能化服务。
真融宝：以数据介质为主
构建数据和模型算法的核心技术
真融宝以数据介质为主，利用分布式计算处理数据，以公众互联网的全网为平台，以全网收集的数据来补充内部网集成的数据。并且在用户数据方面，对每个新进用户建立一份电子档案，对每名用户投资需求进行了解登记，并对每一笔资金进行多重备份，形成动态的用户资金数据。
除此之外，真融宝还利用大数据进行决策，将金融活动转化为智能数据处理活动，降低人为因素的干扰，提高风险评估、分析和预警能力，大数据提供的信息使得真融宝的决策更加科学智能化，对于风控的精准度控制起到非常大的帮助作用。
点评：数据和模型算法，可建立实时风险管理视图。
大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果、坏种子数据，真融宝可以通过大量的数据累积，能够产生出非常有效的识别客户的能力，提升量化风险评估能力。
数据、技术、模型、分析将成为信用风险评估的四个关键元素，其背后的力量就是大数据的技术和分析能力。真融宝利用大数据的风控能力，实时输出风险因子信息，提高了风险管理的及时性。
一直以来，风控都是金融机构的生命线。从陆金所、民贷天下、真融宝这三家互联网金融公司为例，预计在未来，可能每家做借贷类的互联网金融公司都会发展出属于自己的一套大数据风控体系，并且随着互联创业公司的业务数据越来越大，数据基础会逐渐扎实。