国内大数据风控方案提供商 ＹＵＮＲＩＳＫ风控在线
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第一章 概要
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第二章 行业背景
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2.1 风控行业背景
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2.2 国内外风控技术现状
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2.3 风控行业发展趋势
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第三章 武汉风控在线科技有限公司介绍
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3.1 武汉风控在线科技有限公司介绍
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3.2 研发团队介绍
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3.3 核心技术专利
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第四章 大数据云风控系统介绍
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4.1 产品描述
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4.2 产品和技术优势
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4.3 版本介绍
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4.4 产品使用说明
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4.5 操作流程
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第五章 风控管理全面解决方案
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5.1 业务流程
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5.2 授信审核流程（贷前流程）
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5.3 借款审核流程（贷中流程）
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5.4 贷后流程
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5.5 风险管理全面解决方案
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第六章 服务体系
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6.1 服务理念
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6.2 系统定制服务
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27
6.3 培训服务
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6.4 售后服务
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第七章 联系我们
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第一章 概要
YUNRISK 风控系统是武汉风控在线科技有限公司经过长期风控行业
深厚积累而精心研发出的面向小额贷款公司，P2P 公司，融资租赁公
司，供应链金融公司，商业银行等金融机构的风控业务管理系统。
本文目的在于帮助客户完整理解风控系统产品。
第二章 行业背景
2.1 风控行业背景
当前，经济下行导致中小企业经营成本不断增加，产品销售价格
因结构原因和市场原因相对走低，企业利润空间被进一步压缩，许多
中小企业陷入经营困境，导致企业经营风险加大、连锁性风险陡增、
潜在信用风险上升、企业主的道德风险骤升。一些重点领域的银行等
金融机构信贷风险进入了一个暴露期，一些地区的金融机构已经出现
不良贷款回升苗头；不良贷款高危行业中，钢铁与建材等行业信用风
险快速上升，制造业领域新增的不良资产已占到整体不良资产的七成
以上，与此同时经济下行也使得个人信贷中的逾期率陡增，不良贷款
率上升，如何防控信贷风险，已成为商业银行等金融机构亟待解决的
课题。
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2.2 国内外风控技术现状
序数衡量法：只能反映企业间信用风险的高低顺序，如 bbb 级高
于 bb 级，但其间的级差无法进行客观量化。
Creditmetrics；Credit Risk+;Credit Portofolio View+：是组
合投资的分析方法，注重直接分析企业间信用状况变化的相关关系，
但是它局限于投资组合分析。
KMV：从单个授信企业在股票市场上的价格变化信息入手，着重分
析该企业体现在股价变化信息中的自身信用状况，但对企业信用变化
的相关性没有给予足够的分析。
FICO ：FICO 在方法上通常采取逻辑回归和决策树。然而，这两
类方法是存在很大缺陷的。例如，逻辑回归一般只能包含至多 10-15
个风险因子，且各变量必须服从正态分布;决策树要求对所有申请者
的分类是完全互斥的。显然，这些要求是难以满足的，由此产生的结
果是“偏误”还是“错误”也很难评价。
ZestFinance：ZestFinance 包含 70,000 个变量，利用 10 个预
测分析模型进行集成学习或者多角度学习，并得到最终的消费者信用
评分。然而， ZestFinance 进行信用评估时，传统征信数据要占到至
少 30%清晰的用户定位，完善的征信体系支撑，是 ZestFinance 在美
国生存的土壤。中国没有集中的征信所，金融体系也尚不完善。很难
适应中国目前的信贷业务。
国内大部分中小银行信用风险管理仍停留依靠经验判断传统阶段,
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以感觉、经验、关系决策:缺乏对客户信用评级、统一授信风险量化
信息系统；缺乏对公司类客户、个人客户优劣的判别统一标准；缺乏
对客户风险量及授信边界系统科学的模型
2.3 风控行业发展趋势
随着近年来国内大数据互联网金融的蓬勃发展,顶尖的数据机构
开始从事各种信用维度的数据收集、分类、查询服务,这为在线征信
与量化风险提供了技术、数据基础。
2016 年 3 月 30 日，人民银行、银监会联合对外发布了 《关于
加大对新消费领域金融支持的指导意见》 其中第三条强调：优化消
费信贷管理模式。鼓励银行业金融机构在风险可控并符合监管要求的
前提下，探索运用互联网等技术手段开展远程客户授权，突出整体考
核，推出尽职免责制度。根据客户的信用等级、项目风险、综合效益
和担保条件，通过贷款利率风险定价和浮动计息规则，合理确定消费
贷款利率水平。
武汉风控在线正是在这样的背景下,充分利用了国内一流的数据
查询技术,运用多维度数据分析，数学建模，客观量化，机器学习算
法（scikit-learn），云技术等方法，特别组织专家团队研发出一套
专业的信息化风控工具——IIRCC 风控系统,有效解决了各金融机构
的信贷风险控制难题。
