FRM干货：常用的金融风险的模型有哪些

1. FRM干货：常用的金融风险的模型有哪些

金融市场的一项主要功能实际上是允许经济界的不同参与者交易其风险，而近二十年来，由于受经济全球化和金融一体化、现代金融理论及信息技术、金融创新等因素的影响，全球金融市场迅猛发展，金融市场呈现出前所未有的波动性，金融机构面临着日趋严重的金融风险。
近年来频繁发生的金融危机造成的严重后果充分说明了这一点。

一、波动性方法
自从1952年Markowitz提出了基于方差为风险的*3资产组合选择理论后，方差（均方差）就成了一种极具影响力的经典的金融风险度量。方差计算简便，易于使用，而且已经有了相当成熟的理论。当然，波动性方法也存在以下缺点：
（1）把收益高于均值部分的偏差也计入风险，这可能大家很难接受；
（2）以收益均值作为回报基准，也与事实不符；
（3）只考虑平均偏差，不适合用来描述小概率事件发生所导致的巨大损失，而金融市场中的“稀少事件”产生的极端风险才是金融风险的真正所在。
二、VaR模型（Value at Risk）
风险价值模型产生于1994年，比较正规的定义是：在正常市场条件下和一定的置信水平a上，测算出在给定的时间段内预期发生的最坏情况的损失大小X。在数学上的严格定义如下：设X是描述证券组合损失的随机变量，F(x)是其概率分布函数，置信水平为a，则：VaR(a)=-inf{x|F(x)≥a}。该模型在证券组合损失X符合正态分布，组合中的证券数量不发生变化时，可以比较有效的控制组合的风险。
因此，2001年的巴塞耳委员会指定VaR模型作为银行标准的风险度量工具。但是VaR模型只关心超过VaR值的频率，而不关心超过VaR值的损失分布情况，且在处理损失符合非正态分布（如厚尾现象）及投资组合发生改变时表现不稳定。
三、灵敏度分析法
灵敏度方法是对风险的线性度量，它测定市场因子的变化与证券组合价值变化的关系。对于市场因子的特定变化量，通过这关系种变化关系可得到证券组合价值的变化量。针对不同的金融产品有不同的灵敏度。比如：在固定收入市场的久期，在股票市场的“β”，在衍生工具市场“δ”等。灵敏度方法由于其简单直观而得到广泛的应用但是它有如下的缺陷：
（1）只有在市场因子变化很小时，这种近似关系才与现实相符，是一种局部性测量方法；
（2）对产品类型的高度依赖性；
（3）不稳定性。如股票的“贝塔”系数存在不稳定的缺陷，用其衡量风险，有很大的争议；
（4）相对性。敏感度只是相对的比例概念，并没有回答损失到底有多大。
四、一致性风险度量模型（Coherentmeasure of risk）
Artzner et al.（1997）提出了一致性风险度量模型，认为一个完美的风险度量模型必须满足下面的约束条件：
（1）单调性；
（2）次可加性；
（3）正齐次性；
（4）平移不变性。
次可加性条件保证了组合的风险小于等于构成组合的每个部分风险的和，这一条件与我们进行分散性投资可以降低非系统风险相一致，是一个风险度量模型应具有的重要的属性，在实际中如银行的资本金确定和*3化组合确定中也具有重要的意义。目前一致性风险度量模型有：
（1）CVaR模型（Condition Value at Risk）：条件风险价值（CVaR）模型是指在正常市场条件下和一定的置信水平a上，测算出在给定的时间段内损失超过VaRa的条件期望值。CVaR模型在一定程度上克服了VaR模型的缺点不仅考虑了超过VaR值的频率，而且考虑了超过VaR值损失的条件期望，有效的改善了VaR模型在处理损失分布的后尾现象时存在的问题。当证券组合损失的密度函数是连续函数时，CVaR模型是一个一致性风险度量模型，具有次可加性，但当证券组合损失的密度函数不是连续函数时，CVaR模型不再是一致性风险度量模型，即CVaR模型不是广义的一致性风险度量模型，需要进行一定的改进。
（2）ES模型（Expected Shortfall）：ES模型是在CVaR基础上的改进版，它是一致性风险度量模型。如果损失X的密度函数是连续的，则ES模型的结果与CVaR模型的结果相同；如果损失X的密度函数是不连续的，则两个模型计算出来的结果有一定差异。
（3）DRM模型（Distortion Risk-Measure）：DRM通过一个测度变换得到一类新的风险度量指标。DRM模型包含了诸如VaR、CVaR等风险度量指标，它是一类更广义的风险度量指标。
（4）谱风险测度：2002年，Acerbi对ES进行了推广，提出了谱风险测度（Spectral Risk Measure）的概念，并证明了它是一致性风险度量。但是该测度实际计算的难度很大，维数过高时，即使转化成线性规划问题，计算也相当困难。
五、信息熵方法
由不确定性把信息熵与风险联系在一起引起了众多学者的研究兴趣，例如Maasoumi，Ebrahim，Massoumi and Racine，Reesor.R等分别从熵的不同角度考虑了风险的度量，熵是关于概率的一个单调函数，非负，计算量相对较少，熵越大风险越大。
六、未来的发展趋势
近年来行为金融学逐渐兴起，它将心理学的研究成果引入到标准金融理论的研究，弥补了标准金融理论中存在的一些缺陷，将投资心理纳入到证券投资风险度量，提出了两者基于行为金融的认知风险度量方法，并讨论了认知风险与传统度量方差的关系。2004年Murali Rao给出一种新的不确定性度量--累积剩余熵。累积剩余熵是用分布函数替换了Shannon熵的概率分布律或密度函数，它具有一些良好的数学性质，这个定义推广了Shannon熵的概念让离散随机变量和连续随机变量的熵合二为一，也许会将风险度量的研究推向一个新的台阶。
总之，金融风险的度量对资产投资组合、资产业绩评价、风险控制等方面有着十分重要的意义。针对不同的风险源、风险管理目标，产生了不同的风险度量方法，它们各有利弊，反映了风险的不同特征和不同侧面。在风险管理的实践中，只有综合不同的风险度量方法，从各个不同的角度去度量风险，才能更好地识别和控制风险，这也是未来风险度量的发展趋势。

2. 风险管理模型

（1）海外油气资源开发利用的国家风险评价模型
通过对主要油气出口国家的各种风险因素的收集、整理、分析和评价，在建立针对油气等能源产品的国家风险指标体系的基础上，对油气出口国家能源风险进行评估。结合中国的油气进口现状，寻求当前最佳的油气进口方案，并且针对不同油气出口国家的风险特性，确定我国应采取的最佳合作方式，为我国石油进口安全，保障国家经济稳定增长提供政策建议。
（2）海外油气资源输出国的供应风险评价模型
在文献调研和专家访谈的基础上，分析影响中国海外油气持续稳定供应的主要不确定因素；在不确定因素分析的基础上，建立海外油气供应风险评价指标体系；构建海外油气风险供应模型，对中国海外油气供应风险进行评价及风险区域划分，以期对中国油气企业走出去提供决策支持。
（3）全球油气资源开发利用的需求风险评价模型
需求风险分析旨在考察未来油气资源需求发展上的不确定性，并在如何进行需求风险控制方面进行探讨。围绕能源需求的主要影响因素，构建分析未来油气需求不确定性的指标体系；在指标体系的基础上，构建用于描述未来全球油气需求量和需求结构的全球多国动态一般均衡模型；运用模型分析未来各种可能的经济、人口、技术、政策干扰下，各主要国家及全球的油气需求量和需求结构相对于基准情景有可能产生的波动；对各种波动结果进行风险定级。
（4）海外油气资源开发利用的运输风险评价模型
采用定量定性相结合的综合集成研究方法，在统计数据和定量评价模型的基础上，结合专家的经验判断，同时考虑包括油气出口国的港口风险、运输航线风险和承担油气运输任务的船运公司的承运风险等诸多因素，重点研究海洋油气运输风险评价问题。
（5）国际油气市场风险评价模型
石油市场风险评价主要包括石油市场系统风险评价、石油价格预测、石油市场VaR（Value-at-Risk）风险预测、国家石油资源投资价值评价和石油市场并购风险5个部分，其主要内容分别为：
1）石油市场系统风险评价：石油市场系统风险指的是由石油市场因素（非地缘政治、军事冲突、天气变化等因素）造成的石油价格的不确定性，而石油市场系统风险评价主要是评价因油价的不确定性给我国石油企业海外投资收益带来的风险。
2）石油价格预测：使用小波分析、多尺度分析等多种模型方法对油价变化进行仿真预测。
3）石油市场VaR风险预测：使用历史模拟方法，构建VaR模型对石油市场风险进行预测评价。
4）基于实物期权的国家石油资源投资价值评价：基于实物期权的方法，对不同国家的石油资源的投资价值进行评价。
5）石油企业海外并购项目风险评价：采用将AHP法与模糊测评法相结合的模糊综合评判，对石油企业海外并购风险进行模拟评价。
（6）海外油气资源开发利用的跨国管道风险评价模型
研究跨境油气管道工程在其生命周期全过程内的风险管理体系，包括风险识别、风险评价和风险控制。根据项目生命周期理论和目前国内外油气管道管理界提出的最新管理理念，研究将跨境油气管道工程的风险管理分为建设前期、建造施工期、运营期3个不同阶段，分别进行风险识别、风险评价并提出风险控制与规避策略，建立“基于完整性管理的跨境油气管道风险管理体系”。
（7）海外油气资源开发利用技术风险评级研究
研究的主要内容包括海外矿产资源开发利用的矿业政策与法规、资本市场情况；基于复杂性科学理论与方法，如系统动力学方法或其他方法，建立我国周边国家金属矿产资源（主要是周边国家重点地区的铁、锰、铜、铝、铅、锌等6种重要矿产资源）的技术经济评价方法；同时采用期权评价方法或其他评价方法，对我国周边国家金属矿产资源的探矿权或采矿权典型案例进行评价分析，为国内企业在我国周边国家从事金属矿产资源开发利用提出指导性参考意见。
（8）风险管理系统总体设计与模型开发
开发具有系统自主知识产权的海外油气资源开发利用风险管理系统，该系统应当与国际市场规则接轨、支持动态决策与海外发展政策模拟、揭示能源和社会发展关系，服务于我国海外油气资源利用的战略规划和企业的海外发展战略及相关产业政策的制定，并在宏观、战略和战术等多个层面上提供海外油气资源开发利用决策问题的分析和支持功能。
该风险管理系统主要包括8个子功能模块，用于展示前面研究的模型方法与评价结果。其中国家风险、市场风险、供应风险、需求风险、运输风险、管道风险、技术经济评价7个子模块为前台展示模块，为用户提供各个模块的风险评估数值，展示各模块的相关数据，用户通过对这7个子模块风险信息的查看，可综合评价资源的开发利用风险等级。
考虑各个模块的功能需求，展现各种风险评估信息，采取各种不同的方案进行各个模块的功能设计，通过GIS、专业软件等不同方式来对它们进行全面的展示，用户能够简单直观地从系统中获取自己需要的信息。以上7个模块是所有用户公用模块。通过友好的界面为终端用户提供充足可靠的信息量，支持用户进行有效的风险决策。

3. 金融风险的风险管理

金融风险管理的概述金融风险管理就是营利性组织和非营利性组织衡量和控制风险及回报之间的得失。金融风险管理这个词汇是金融语言的核心。随着金融一体化和经济全球化的发展，金融风险日趋复杂化和多样化，金融风险管理的重要性愈加突出。金融风险管理包括对金融风险的识别、度量和控制。由于金融风险对经济、金融乃至国家安全的消极影响，在国际上，许多大型企业、金融机构和组织、各国政府及金融监管部门都在积极寻求金融风险管理的技术和方法，以对金融风险进行有效识别、精确度量和严格控制。在现代经济越来越依赖于金融业的情形下，金融风险管理也就成为工商企业和金融机构的核心竞争力之一，同时成为广大学术界，包括数学界，信息科学界、金融理论界和实务界共同研究和关注的重要课题之一。金融风险管理的理论基础为什么要进行金融风险管理。早期的金融理论认为，金融风险管理是没有必要的，Merton Miller以及Modigliani(1958)就指出，在一个完美的市场中，对冲或叫套期保值等金融操作手段并不能影响公司的价值。这里的完美的市场是指不存在税收和破产成本，以及市场参与者都具有完全的信息。因此，公司的管理者是没有必要进行金融风险管理的。类似的理论也认为，即使在短期内会出现小幅度的波动，但从长期来讲，经济运行会沿着一个均衡的状态移动，所以那些为了防范短期经济波动损失而开展的风险管理只会是一种对资源的浪费。这种观点认为，从长期来讲，是没有金融风险可言的，因此短期的金融风险管理只会抵消公司的利润，从而削减公司价值。然而，现实经济生活中，金融风险管理却引起了越来越多的来自学术界和实务界的关注。无论是金融市场的监管者，还是金融市场的参与者对风险管理理论和方法的需求都空前高涨。主张应进行金融风险管理的各方认为，对风险管理的需求主要基于下面的理论基础：现实的经济和金融市场并非完美，因此通过风险管理可以提升公司价值。现实金融市场的不完美性主要体现在以下几个方面：首先，现实市场中存在着各种各样的税收。这些税收会影响到公司的价值。由此看来，Miller和Modigliani的理论假设在现实经济状况下并不合适。其次，现实市场中存在着交易成本。最后，在现实市场中，金融参与者也是不可能获得完全信息的。从而，对金融风险进行管理是相当可能及有必要的。金融风险管理过程金融风险的管理过程大致需要确立管理目标、进行风险评价和风险控制及处置等三个步骤：(一)金融风险管理的目标。金融风险管理的最终目标是在识别和衡量风险的基础上，对可能发生的金融风险进行控制和准备处置方案，以防止和减少损失，保证货币资金筹集和经营活动的稳健进行。(二)金融风险的评价。金融风险评价是指包括对金融风险识别、金融风险衡量、选择各种处置风险的工具以及金融风险管理对策等各个方面进行评估。(1)风险识别。金融风险识别是指在进行了实地调查研究的基础上，运用各种方法对潜在的、显在的各种风险进行系统的归类和实施全面的分析研究。(2)风险衡量。是指对金融风险发生的可能性或损失范围、程度进行估计和衡量，并对不同程度的损失发生的可能性和损失后果进行定量分析。(3)金融风险管理对策的选择。是指在前面两个阶段的基础上，根据金融风险管理的目标，选择金融风险管理的各种工具并进行最优组合，并提出金融风险管理的建议。这是作为金融风险评价的最重要阶段。(三)金融风险的控制和处置。金融风险的控制和处置是金融风险管理的对策范畴，是解决金融风险的途径和方法。一般分为控制法和财务法。(1)控制法。是指在损失发生之前，实施各种控制工具，力求消除各种隐患，减少金融风险发生的因素，将损失的严重后果减少到最低程度的一种方法。主要方式有避免风险、损失控制和分散风险。(2)财务法。是指在金融风险事件发生后己造成损失时，运用财务工具，对己发生的损失给予及时的补偿，以促使尽快恢复的一种方法。 金融风险的特征　客观性、不确定性、相关性、可控性、扩散性、隐蔽性、叠加性

4. 金融风险管理的介绍

金融风险管理就是营利性组织和非营利性组织衡量和控制风险及回报之间的得失。金融风险管理这个词汇是金融语言的核心。随着金融一体化和经济全球化的发展，金融风险日趋复杂化和多样化，金融风险管理的重要性愈加突出。金融风险管理包括对金融风险的识别、度量和控制。由于金融风险对经济、金融乃至国家安全的消极影响，在国际上，许多大型企业、金融机构和组织、各国政府及金融监管部门都在积极寻求金融风险管理的技术和方法，以对金融风险进行有效识别、精确度量和严格控制。

5. FRM考试中的常见金融风险模型有哪些

一、波动性方法
自从1952年Markowitz 提出了基于方差为风险的资产组合选择理论后，方差（均方差）就成了一种极具影响力的经典的金融风险度量。方差计算简便，易于使用，而且已经有了相当成熟的理论。当然，波动性方法也存在以下缺点：
（1）把收益高于均值部分的偏差也计入风险，这可能大家很难接受；
（2）以收益均值作为回报基准，也与事实不符；
（3）只考虑平均偏差，不适合用来描述小概率事件发生所导致的巨大损失，而金融市场中的“稀少事件”产生的极端风险才是金融风险的真正所在。
二、VaR模型（Value at Risk）
风险价值模型产生于1994年，比较正规的定义是：在正常市场条件下和一定的置信水平a上，测算出在给定的时间段内预期发生的坏情况的损失大小X。在数学上的严格定义如下：设X是描述证券组合损失的随机变量，F（x）是其概率分布函数，置信水平为a，则：VaR（a）=-inf{x|F（x）≥a}。该模型在证券组合损失X符合正态分布，组合中的证券数量不发生变化时，可以比较有效的控制组合的风险。因此，2001年的巴塞耳委员会指定VaR模型作为银行标准的风险度量工具。但是VaR模型只关心超过VaR值的频率，而不关心超过VaR值的损失分布情况，且在处理损失符合非正态分布（如厚尾现象）及投资组合发生改变时表现不稳定。不想重考，想一次通过，我有秘诀！！！
三、灵敏度分析法
灵敏度方法是对风险的线性度量，它测定市场因子的变化与证券组合价值变化的关系。对于市场因子的特定变化量，通过这关系种变化关系可得到证券组合价值的变化量。针对不同的金融产品有不同的灵敏度。比如：在固定收入市场的久期，在股票市场的“β”，在衍生工具市场“δ”等。灵敏度方法由于其简单直观而得到广泛的应用但是它有如下的缺陷：
（1）只有在市场因子变化很小时，这种近似关系才与现实相符，是一种局部性测量方法；
（2）对产品类型的高度依赖性；
（3）不稳定性。如股票的“贝塔”系数存在不稳定的缺陷，用其衡量风险，有很大的争议；
（4）相对性。敏感度只是相对的比例概念，并没有回答损失到底有多大。
四、一致性风险度量模型（Coherentmeasure of risk）
Artzner et al.（1997）提出了一致性风险度量模型，认为一个完美的风险度量模型必须满足下面的约束条件：
（1）单调性；
（2）次可加性；
（3）正齐次性；
（4）平移不变性。
次可加性条件保证了组合的风险小于等于构成组合的每个部分风险的和，这一条件与我们进行分散性投资可以降低非系统风险相一致，是一个风险度量模型应具有的重要的属性，在实际中如银行的资本金确定和化组合确定中也具有重要的意义。目前一致性风险度量模型有：
（1）CVaR模型（Condition Value at Risk）：条件风险价值（CVaR）模型是指在正常市场条件下和一定的置信水平a上，测算出在给定的时间段内损失超过VaRa的条件期望值。CVaR模型在一定程度上克服了VaR模型的缺点不仅考虑了超过VaR值的频率，而且考虑了超过VaR值损失的条件期望，有效的改善了VaR模型在处理损失分布的后尾现象时存在的问题。当证券组合损失的密度函数是连续函数时，CVaR模型是一个一致性风险度量模型，具有次可加性，但当证券组合损失的密度函数不是连续函数时，CVaR模型不再是一致性风险度量模型，即CVaR模型不是广义的一致性风险度量模型，需要进行一定的改进。
（2）ES模型（Expected Shortfall）：ES模型是在CVaR基础上的改进版，它是一致性风险度量模型。如果损失X的密度函数是连续的，则ES模型的结果与CVaR模型的结果相同；如果损失X的密度函数是不连续的，则两个模型计算出来的结果有一定差异。
（3）DRM模型（Distortion Risk-Measure）：DRM通过一个测度变换得到一类新的风险度量指标。DRM模型包含了诸如VaR、CVaR等风险度量指标，它是一类更广义的风险度量指标。
（4）谱风险测度：2002年，Acerbi对ES进行了推广，提出了谱风险测度（Spectral Risk Measure）的概念，并证明了它是一致性风险度量。但是该测度实际计算的难度很大，维数过高时，即使转化成线性规划问题，计算也相当困难。

6. 金融风险管理的理论

为什么要进行金融风险管理。早期的金融理论认为，金融风险管理是没有必要的，Merton Miller以及Modigliani(1958)就指出，在一个完美的市场中，对冲或叫套期保值等金融操作手段并不能影响公司的价值。这里的完美的市场是指不存在税收和破产成本，以及市场参与者都具有完全的信息。因此，公司的管理者是没有必要进行金融风险管理的。类似的理论也认为，即使在短期内会出现小幅度的波动，但从长期来讲，经济运行会沿着一个均衡的状态移动，所以那些为了防范短期经济波动损失而开展的风险管理只会是一种对资源的浪费。这种观点认为，从长期来讲，是没有金融风险可言的，因此短期的金融风险管理只会抵消公司的利润，从而削减公司价值。然而，现实经济生活中，金融风险管理却引起了越来越多的来自学术界和实务界的关注。无论是金融市场的监管者，还是金融市场的参与者对风险管理理论和方法的需求都空前高涨。主张应进行金融风险管理的各方认为，对风险管理的需求主要基于下面的理论基础：现实的经济和金融市场并非完美，因此通过风险管理可以提升公司价值。现实金融市场的不完美性主要体现在以下几个方面：首先，现实市场中存在着各种各样的税收。这些税收会影响到公司的价值。由此看来，Miller和Modigliani的理论假设在现实经济状况下并不合适。其次，现实市场中存在着交易成本。最后，在现实市场中，金融参与者也是不可能获得完全信息的。从而，对金融风险进行管理是相当可能及有必要的。

7. 金融风险与风险管理

　　
国际债券
的风险和收益
　　（1）外国
利率变化
的影响：当一国货币
无风险利率
变化时，该国投资者的
必要收益率
也会变动。随之，以该货币标价的
债券现值
也会变动。
　　（2）
信用风险
的影响：当预期国际债券信用风险变化时，投资者必要收益率中的
风险溢价
也会受到影响。结果使债券现值发生变化。
　　（3）
汇率变动
的影响
　　（4）国际债券的分散化投资
　　1，降低
利率风险
　　2，降低信用风险
　　3，降低
汇率风险
　　投资者的
债券投资策略
　　一
　　一些普遍的策略
　　（1）匹配策略：一些投资者创造了这样的债券组合，这种债券组合在一定期间的收益会与该期间内的预期支出相匹配。匹配策略要求预测未来的现金流出并据此设计一个债券组合。
　　（2）梯子策略：根据梯子策略，资金
被平均
地分配到不同期限的债券上去。梯子策略有很多的变化，当总的来说这种策略是期限不同即利率风险敏感性不同的债券。但因为利率上升会对大部分债券产生不利影响，债券组合中期限的多样性并不能完全消除利率风险。
　　（3）
杠铃策略
：在此策略中，资金被分派到期限长短不同的2类债券中去。期限短的债券提供流动性，投资者可卖掉这些债券获得现金。期限长的债券可提供比期限短的债券更高的收益率。
　　（4）利率策略：在利率策略中，资金根据利率预期进行分配。这一策略是非常积极的策略，因为它要求投资者经常地调整债券组合来反映当前利率预期。

8. 金融风险管理的体系

互联网大浪潮如今早已席卷全球，中国互联网模式不断进行着变革，数据资产化、金融平台化日益成型，互联网金融创新模式百花齐放。众所周知，金融的本质是风险管理，依托于大数据，新型的风控理念很快吸引了互联网巨头、信贷机构、金融科技安全服务商、银行机构等纷纷发力参与这场技术变革。

一时间，大数据风控成为互联网背景下金融发展的“宠儿”，也成为资本关注的焦点。例如常见的金融借贷业务场景，供应链金融、消费贷款、企业信贷等都需要利用大数据构建智能数据库和模型来识别欺诈用户以及评估用户信用等级，从而提升欺诈交易识别率。

风控一直被视为互联网金融发展的命脉，大数据风控的发展无疑是行业必然趋势，风险控制能力会直接决定平台的生死。安全做得好，金融创新的前景是一片坦途;安全做得差，平台可能被引向穷途末路。



大数据风控vs传统金融风控模式

实际上，互联网不会颠覆传统金融，两者在本质上并没有区别，它们不是对立关系，而是互为补充。相较传统风控而言，大数据风控更丰富了数据输入维度和数据关联性分析，可全面判断借款人的还款能力和还款意愿，借助数据模型来揭示某些行为特性和信用风险之间的关系，可以充分了解用户经济状况和日常行为，帮助企业识别出恶意欺诈用户。

随着普惠金融的发展，金融产品的风控面临着更大的挑战，过于保守的风控方法，在很大程度上，错误地拒绝了很多合格贷款人，同时又放过了一些不合格的申请人。

大数据挖掘技术和分析开创了互联网金融新模式，充分利用互联网形成的海量数据来挖掘用户需求、评价用户信用、管理金融风险等，通过机器的大规模数据运算完成贷款申请审核，一改传统金融以人工审核为主的模式，有效解决了数据录入和风险评估结果的滞后性，大大降低人为因素干扰，提高了风险评估、分析和预警能力。

此外，大数据风控可以通过不断优化模型，训练模型各项指标，增强模型的有效性，针对业务运行中出现的新情况进行快速迭代，大大提高数据预测精准度。

然而，大数据风控有很强的技术壁垒，由于物力、人力、技术等方面的不足，很多中小金融机构尚不具备独立构建风控体系的能力。一些中小金融机构则需要通过和专业的第三方金融科技安全服务机构合作，利用其技术优势，结合金融机构业务特征，构建以风控模型为中心，包含深度挖掘、策略规则、风险监控等一整套完善的风控体系，基于大数据处理技术从海量事件中快、准、稳地拦截欺诈行为。



大数据风控-互联网金融的命脉

盛林集团深耕网络安全及大数据领域多年，铸就了企业强有力的核心竞争力，其完善的精准风控体系正是这些金融机构所需要的，从账号风险防护到应用风险防护，再到信用与欺诈风险防护，纵深金融业务的整个生命周期，让交易变得更安全、更可靠。

事实上，风控离不开大数据的支撑，当前市场上流通的数据来源十分混乱，不乏掺杂着来自黑产倒卖的各种有效或者无效数据，因此数据的合规性也成为实现精准风控的前提，没有用户授权的数据业务是不持久的。不仅仅是合规性，数据的感知和预测、数据的修复和再生、数据交易信任评估能力更是数据服务的核心。

所谓道高一尺，魔高一丈，紧随信贷市场和企业的发展，总有一部分群体对反欺诈模型进行研究，寻找漏洞来破解风控命门，这就需要大数据风控模型在业务运行中不断丰富和优化，加入更多复杂特征和更多维度的特征，在贷前、贷中、贷后环节制定全面的服务监控体系，帮助信贷企业降低业务风险。

风险防控一定要从多维度、合法权威的数据源切入，基于深度学习、关系分析、智能决策、态势感知等特性，在海量数据分析的基础上，构建专业有效的规则、模型，结合时空维度立体探查风险规律，智能分析业务风险，实现行业风险实时预警，及时掌控风险态势，阻断欺诈操作。

不可否认，大数据的引入，给金融领域带来了一股暖流。互联网金融领域的风控挑战依旧严峻，不断地在数据开发及应用的道路上践行，努力实现从量变到质变的过程是我们首当其冲要做的。

CFRM(Certified Financial Risk Manager)，注册金融风险管理师，由注册金融风险管理师协会(ICFRM)主考并颁发，并同时被纳入中国市场学会金融服务工作委员会(简称“金融委”)建立的全国财经金融专业人才培养工程(简称PFT)，是代表风险管理行业的专业水平认证。