大数据风控用了什么模型？有效性如何大数据风控同传统风控在本质上没有区别，主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。据统计，目前银行传统的风控模型对市场上70%的客户是有效的，但是对另外30%的用户，其风控模型有效性将大打折扣。
大数据风控作为传统风控方式补充，主要利用行为数据来实施风险控制，用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。
控制风险的小贷系统风控模型有哪些类型啊？从风险控制的策略方面： 1．分散系统风险：简单的说就是不要把鸡蛋放在一个篮子里，小额贷款公司要求客户必须是“小额、分散”，这样就可以有效的分散系统风险，避免客户过度集中在某一个或几个行业或客户。 2．回避市场风险：这个有赖于我们的客户经理能够进行详尽、细致的贷前调查、风控部门的风险分析以及贷审会的正确决策，对于高风险的行业或高危客户群体进行有效识别，尽量回避风险。 3．转移风险：通过和担保公司、中介公司合作，有效转移客户风险。 从业务操作方面： 1、提高客户经理的业务素质，掌握基于现金流的小额信贷技术； 2、增加客户的担保措施，如抵押、信用保证等。 3、根据客户需求定制信贷产品，如等额本息还款方式等，可以有效降低客户违约风险。 今天暂时先写这些，有机会多交流！
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大数据金融风控系统模型哪个公司有？可以给点建议吗随着大数据技术的进步，被用来做风控系统使用于金融系统中，现在是有几家软件公司可以换提供大数据金融风控系统模型的，我们公司就可以。
为客户提供如下功能：
1、多源化的数据采集：第三方数据、互联网数据、行业数据、政策数据等；
2、行业决策模型构建：通过数据预处理，风控建模及执行训练构建基于行业的数据模型；
3、事前审核准入：股东信息、企业经营信息、法人征信信息、信用信息、法院信息等生成企业评分卡；
4、事中监控管理：通过行业风控决策模型，对人、事件、行为进行预测并控制风险；
5、事后跟踪反馈：自动跟踪干预预警信息，流程化处理；
6、开放平台：面对多行业、多角色用户自助式建立风控模型。
