首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

企业风控管理体系

是指企业为了降低风险、保护资产和利益,建立的一套完整的管理体系和流程。它包括风险识别、风险评估、风险控制、风险监测和风险应对等环节,旨在帮助企业有效管理各类风险,保障企业的可持续发展。

企业风控管理体系的分类可以根据风险类型进行划分,常见的分类包括金融风险管理、信息安全风险管理、供应链风险管理、市场风险管理等。

企业风控管理体系的优势包括:

  1. 提高企业的风险识别和评估能力,减少潜在风险对企业的影响。
  2. 优化企业的决策过程,提高决策的准确性和效率。
  3. 增强企业的抗风险能力,降低风险事件对企业的损失。
  4. 提升企业的信誉和声誉,增强合作伙伴和客户的信任度。

企业风控管理体系的应用场景广泛,适用于各行各业的企业。例如,在金融行业,企业风控管理体系可以用于风险评估、信贷审批、反欺诈等方面;在电商行业,可以用于交易风险管理、用户信用评估等方面;在制造业,可以用于供应链风险管理、产品质量控制等方面。

腾讯云提供了一系列与企业风控管理相关的产品和解决方案,包括:

  1. 腾讯云风险识别服务:基于大数据和人工智能技术,提供风险评估和预警服务,帮助企业及时发现和应对潜在风险。
  2. 腾讯云安全产品套件:包括云安全中心、DDoS防护、Web应用防火墙等产品,提供全面的安全防护能力,保障企业的信息安全。
  3. 腾讯云合规服务:提供合规性评估和合规性管理工具,帮助企业满足法规和行业标准的要求。
  4. 腾讯云数据分析服务:提供强大的数据分析和挖掘能力,帮助企业进行风险分析和决策支持。

更多关于腾讯云企业风控管理相关产品和解决方案的信息,可以访问腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/product/risk-control

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

ML | 建模的KS

我们这做模型的时候,经常是会用KS值来衡量模型的效果,这个指标也是很多领导会直接关注的指标。今天写一篇文章来全面地剖析一下这个指标,了解当中的原理以及实现,因为这些知识是必备的基本功。...不过这不影响我们去使用它,我们只需要知道在中是怎么实现的,并且在实际场景中怎么去使用它就可以了。就如上面我们说的,KS在主要是用于评估模型的好坏样本区分度高低的。什么是区分度?...可以看下图: 从业务上来说,就是越往后的箱子,客户的质量越差,rate整体上呈现单调性,从而可以把大多数的坏人,直接从箱的维度上就可以区分开来了,在后续的策略使用体验上十分友好。...02 KS的生成逻辑 KS的生成逻辑公式也是十分简单: 好样本累计占比坏样本累计占比 在领域,我们在计算KS前一般会根据我们认为的“正态分布原则”进行分箱,一般来说分成了10份,然后再进行KS的计算...03 KS的效果应用 KS的值域在0-1之间,一般来说KS是越大越有区分度的,但在领域并不是越大越好,到底KS值与模型可用性的关系如何,可看下表: 004 KS的实现 首先我们来对上面展示的例子进行

4.3K30

信贷模型搭建及核心模式分类

具体而言,就是银行对中小企业贷款的设计、申报、审批、发放、等业务按照“流水线”作业方式进行批量操作。...并且为了监控风险采用产业链调查方法,从不同角度对借贷企业进行交叉印证。 信贷工厂模式的特点是效率高,可以进行量化审核。过程之间环环相扣,对每个环节都有专人把具体的把。...3.评分卡的开发应用 在互联网金融评分卡开发过程中,我们仔细研究了企业操作流程,反复推敲了模型构建步骤,最后我们认为从业务应用角度,评分卡开发应用应遵循: 业务定义➡️风险定义 ➡️风险分解➡️...另外,模型在不同的阶段体现的方式和功能也不一样。...所以说,模型的计算策略和机制在一个公司属于绝密,规则除了核心的员工,其他人是不能知道规则的。 四、的核心 如果说金融产品的核心是,那么的核心是什么?

1.8K10

支付模型

二、基于规则的 规则是最常用的,也是相对来说比较容易上手的模型。从现实情况中总结出一些经验,结合名单数据,制定规则,简单,有效。 常见的规则有: 1....互联网金融离不开机器学习,特别是支付。 在各种支付模型中,决策树模式是相对比较简单易用的模型。 如下的决策树模型,我们根据已有的数据,分析数据特征,构建出一颗决策树。...比如: 当然,评分区间也需要根据企业的实际情况来制定。 评分模型的优势在于: 性能比较高,针对交易进行指标计算,按照区间来确定风险。...这个过程,将在下一篇的架构中介绍。 五、模型评估 本质上是对交易记录的一个分类,所以对模型的评估,除了性能外,还需要评估“查全率”和“查准率”。...支付场景分析 ; 支付数据仓库建设 ; 支付模型和流程分析(本文); 支付系统架构 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn

1.7K21

为本创新驱动,券商如何实现智能加速?

合规始终是公司的首要核心竞争力,该券商不断推进全面风险管理体系建设,需要全方位提升主动合规控管理能力,进而提升风险管理精细化、智能化水平。...而由于合规处于企业核心竞争力的高度,原数据积累10年,数据量已超30TB。...非现场平台各项报表和查询生成时间逐渐拉长。夜间批量任务越来越慢,部分任务出现超时失败现象。 02 原合规数据库数据量巨大,原有的传统的备份手段难以实现数据的实时保护。...价值提升 1 通过QData数据库云平台大幅提升了系统的业务效率,日终调度业务从原十几个小时缩短至1.5小时,性能提升10倍以上。...坚持自主研发,助力企业数字化转型可持续发展 该行业内头部券商表示:基于沃趣产品的高性能,帮助企业实现了实时风,全面部署了对线上全渠道、全业务、实时性的欺诈防

1.1K10

决策引擎经验

一套完整的体系,在中,少不了决策引擎,今天就浅谈一下决策引擎。 一、优先级 决策引擎是一堆规则的集合,通过不同的分支、层层规则的递进关系进行运算。...系统的作用在于识别绝对与标识相对风险,如果是绝对,则整套的审核结果便将是“拒绝”。既然结果必然是“拒绝”,则没必要运行完所有的规则,而主要单条触发“拒绝”即可停止剩余规则的校验。...而一些通过对接外部三方征信的规则,需支出相关查询费用的,则靠后运行。此外,在外部三方征信的规则中,命中式收费的规则(如黑名单与反欺诈)又可以优先于每次查询式收费的规则(如征信报告)运行。...三、记录与统计 最终到底是“跑出来”的,所以,整个系统对所有不同规则的触发需进行有效的记录与统计,以便后期可支持数据分析与模型调整的相关工作。...具体的记录与统计内容,主要如下: 1、触发的具体规则 举例说明:通过两种不同的视角进行记录,一是用户与订单层面,记录其所触发的明细规则;二是规则层面,记录某条规则具体的触发率。

1K30

建模整体流程

确定建模目的 在信贷领域中建立模型是为了找出可能会逾期的客户,根据逾期的可能性和资金的松紧程度选择是否放贷。 在支付领域建立模型是为了找出可能存在非法经营的商户,保证商户没有违法经营。...确定好坏样本逻辑 在信贷领域中逾期大于x期(不同公司取值不同)的客户定义为坏客户(1),从未逾期的客户定义为好客户(0) 在支付领域中,有赌博、欺诈、套现、伪卡等行为的商户定义为坏商户(1)(具体根据模型要防的风险决定...特征工程 在领域一直都有这样一句话 “数据决定了机器学习的上限,而算法只是尽可能逼近这个上限”,这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。通俗的讲就是衍生变量去捕获风险客户。...模型上线 在支付领域如果模型验证没有问题,一般会上到线上,自动生成案例。在信贷中会模型搭配规则,判断申请贷款的人是通过放贷、拒绝放贷、还是转人工处理。...本文所讲的都是大致流程,没有深入展开分析,在之后的各期中会逐步展开这里所讲的每一小点,给所有需要从事模型的同学一点建议。 以上都是我在建模过程中的一点经验总结,有不正之处恳请指正!

1.9K20

中国大数据企业揭秘系列之航天信息

因此,这是航天信息的主要业务防伪税的作用不再只是一个利润直接贡献点,防伪税百万级的合作企业将成为航天信息最好的业务开展入口。...航天信息对税数据的变现布局 航天信息2014至今,在税数据变现方面形成了“支付+网络贷款+网络理财产品+征信”的布局。...“航天财信”企业理财平台整合了航天信息的防伪税安全技术、客户流量以及天弘基金的互联网服务理念和投资管理能力,是在航天信息微税平台全面升级的基础上推出的专门针对企业的理财平台。...而对于企业来说,税收信用是一种相对“保守的信用”,由于企业收入与增值税多少挂钩,而且使用航天信息自有的防伪税专用设备,在判断信用额度上会更谨慎。...多年金融行业(基金、理财、保险、信贷等行业)相关战略研究,行业分析,商业模式搭建经验,熟悉金融+大数据++营销领域。 注:投稿请发送邮箱至:tougao@datayuan.cn

1.2K70

实时业务系统

、刷单党光顾的企业长期生存下来的几率会很低!...账号:垃圾注册、撞库、盗号等 交易:盗刷、恶意占用资源、篡改交易金额等 活动:薅羊毛 短信:短信轰炸 项目介绍 实时业务系统是分析风险事件,根据场景动态调整规则,实现自动精准预警风险的系统。...对各种场景风险阈值和评分的设置,需要长期不断的调整,所以灵活的规则引擎是很重要的 支持对历史数据的回溯,能够发现以前的风险,或许能够找到一些特征供参考 项目标签 轻量级,可扩展,高性能的Java实时业务系统...基于Spring boot构建,配置文件能少则少 使用drools规则引擎管理规则,原则上可以动态配置规则 使用redis、mongodb做计算和事件储存,历史事件支持水平扩展 原理 统计学...; 扩展规则,针对需要解决的场景问题,添加特定规则,分值也应根据自身场景来调整。

2K10

数据体系-简介

早期传统金融的主要利用了信用属性强大的金融数据,一般采用20个维度左右的数据,利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。...结合中国互联网发展,以及目前的征信监管要求,对可用数据及可用类数据做一个全面的梳理。...2.数据来源 2.1 数据应用逻辑 常见流程中,客户准入时提供的资信材料有限,业务机构数据体量不足,仅仅根据内部风险数据进行风险评估会非常片面,无法全面的把某位客户的风险情况,所以通常需要依赖于第三方供应商提供数据作风支撑...未来百行能不能有效被使用上还有待观察,但人员可先了解其相关的资料。百行征信涉及的模块,主要包括以下方面: 报告相关数据:报告时间;查询原因;查询结果等。...4.2 明确需求 建议:回顾第二节数据应用逻辑关于业务类型、风险类型、流程、风险画像等的介绍。

3.7K64

ML | 模型报告以及上线后需要监控的内容

一个优秀的模型上线报告以及一个优秀的上线后模型监控报表,在我们日常建模中是非常的常用并且有用的,今天这个话题就来和大家聊聊怎么去制作优秀的模型上线报告以及上线后的模型监控报表,主要聊聊思路,先要有一个全局的感受...以下内容均基于自己浅薄的经历提炼的,如有纰漏,欢迎指正或补充哦,欢迎交流~ 00 Index 01 聊聊为什么要做这件事 02 标配的模型上线报告应具备哪些内容 0201 模型现状 0202 KS值与各种曲线...02 标配的模型上线报告应具备哪些内容 0201 模型现状 想要突出你模型的好,你得先分析旧模型的不好。 比如说,把目前线上模型的实际表现进行统计,如KS值、分组排序性、PSI等基础指标。...0202 KS值与各种曲线 我们需要描述模型的效果,在领域最直接的指标就是KS值,我们一般会认为KS>0.3才具备最基本的上线要求,而且我们要保证训练集、测试集以及跨时间测试集都需要达到标准哦!...一般情况下,我们会对预测结果按照一定的阈值,进行分组,比如分为A/B/C/D/E/F共6组,越靠后就意味着越有可能是高风险客户,我们给予一定的规则进行拦截。

2.7K20

产业安全专家谈|企业如何基于AI搭建内容防线?

当前,网络信息内容安全相关的法律法规日益完善,明确提出对暴力、色情等违法不良信息的监管升级,并要求企业采用技术手段控制。内容安全势在必行,网络安全企业应当如何响应政策号召?...哪些新兴技术手段可以更好助力品牌内容安全体系建设?...腾讯安全高级应用研究员周维聪作客「中国信息协会网信大讲堂」,围绕AI技术在内容领域的落地与实践,分享不良内容的审核挑战及内容体系的整体构建思考。...Q2:针对内容安全面临的挑战,目前有哪些技术可以助力企业内容体系的打造?周维聪:在内容体系中,除人审能力外,机审也是重要能力之一。...腾讯安全一直致力于为企业提供各种场景内容的服务,通过应用前沿的AI技术,可以有效地帮助企业降本增效,释放人力投入,为业务健康发展保驾护航。

1.2K30
领券