机器学习结合大数据for互联网金融风控体系

金融企业的本质就是经营风险，凡是与钱有关的业务必须引起公司领导和开发的高度重视，因为风险太大，做不好直接会造成经济损失

1. 金融风险有那些哪？主要包括操作风险，信用风险和市场风险

操作风险：由于系统开发人员、系统操作人员的失误或者因为系统存在漏洞造成的风险损失

信用风险：借款人拒绝或没钱按时偿还所借的债务，给借钱方造成坏账损失

市场风险：受市场价格（利息，汇率，商品价格等）和国家对金融公司的相关政策影响

对于企业来说除了市场约束和监管部门检查，还要有充足的资本，并根据风险准备金来合理的控制业务的发展

2. 作为金融互联网公司要想互联网之父蒂姆·伯纳斯·李说的那样：“我们都需要实现数据共享，而不是关起门来，各搞各的。相互链接的数据越多，数据的价值也越大。 ”开放与共享才是金融互联网的本质精神哈

3. 传统的金融风控体系比较单一，主要是银行一些信用数据，针对特定的人群，统计数据的方法和使用范围比较有限

现在的金融风控数据来源广泛，可以采集第三方用户信用共享数据，用户行为，用户提交的运营商、职业、教育等信息，对用户有较深的了解，统计方法采用机器学习，通过数据分析对用户做出判断，大大降低了风险。

4. 风控系统图