1. 风控有哪几种
通俗来讲,它的意思就是支付宝限制你的消费场景,就是你不能在一些平台是消费了,不能在一些平台上面使用支付了。
通常情况下,可能有下列原因导致你的花呗被风控：
第一种原因可能是逾期,就是你还没有及时还款；
第二种原因可能是出现频繁套现的情况。
花呗风控多久解除是不确定的,那就是要根据你账户的使用情况来观察了,还有就是逾期被风控,这种情况下在还清借款后的几天内就可以解除风控了,但是你如果经常有套现的话,这种原因导致的风控还是比较不容易解除的,解除的时间就更久一些。
花呗风控的意思是如果用户在使用花呗的时候违反了花呗的使用规则,花呗就会风险控制这样的客户。
1.花呗:蚂蚁花呗是蚂蚁金服推出的消费信贷产品,申请开通后,消费额度为500-50000元不等。使用蚂蚁花呗,可以享受“先消费后付款”的购物体验。
2.风险控制:风险控制指的是风险管理者使用各种措施以及方法,来消除或降低可能发生风险事件的概率,或者是减少风险事件所造成的损失。
风险控制的四种基本方法是:
（1）风险规避
（2）损失控制
（3）风险转移
（4）风险保留
2. 风控有哪些
风控起初产生在的金融系统中，比如信用审查人员，信用分析人员，贷后管理人员，等等都属于风控的范畴。
风险控制是指风险管理者采取各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或者减少风险事件发生时造成的损失。
通俗意义上为风险控制，包括与风险控制相关的信息收集，风险识别、评估，风险控制等等一系列活动，包括对风险的定义、测量、评估和发展因应风险的策略。风控的目的是将可避免的风险、成本及损失极小化。
3. 风控都有哪些
风控系统是指一系列的完整的风险控制，以保证事情向好的方向发展，而免受不可预估的经济和财产损失而措手不及。
风控系统以解决实际在生产业务中的各种难题。作为事物的主体，可以采取各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或减少风险事件发生时造成的损失。这就是风险控制。
4. 风控的种类
一、加强准入管理
1、授信环节，做到科学核定总量、明确区分种类、严格遵循权限；
2、用信环节，做到深入调查、详细审查、充分审议、严格审批，提出行之有效的限制条件和管理措施；
3、审查环节，探索建立独立审查制度、审查合议制度、审查咨询制度以及审查监理制度。
对正常贷款，以加强维护和深度开发为主，持续提供优质高效的服务和信用便利；
对关注贷款，密切关注不利因素的变动趋势，确保担保的有效性和充足性，抓住客户资产变现、对外融资、改制重组、经营改善等时机相机退出；
对可疑贷款，果断、依法强制清收。
二、加强预警监控
风险预警是防范信贷风险的一项重要举措。良好的预警机制，可以前移风险关口，达到早发现、早预警、早处置的效果。
三、加快信贷调整
市场经营条件下长盛不衰的企业不多，有前瞻性地加大信贷退出力度，才能有效防止信贷资产质量恶化。。
四、加强贷后管理
贷后管理就是要不断发现营销机会和客户风险预警信号，不断提出解决问题的方案和对策并付诸行动。
五、培育合规文化
要注重培育客户经理良好的职业操守，做到始终不越思想道德这条“防护线”，始终不碰规章制度这条“警戒线”，始终不违犯法律这条“高压线”。
5. 风控范围
风控管制就是，对风险进行控制，对风险进行管理。
风控：现代经济管理学中指控制企业财务损失风险的一种职称。简要来说就是“使财务不受到意外损失”。为了方便记忆，可以理解为“风险控制”。风险控制是指风险管理者采取各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或风险控制者减少风险事件发生时造成的损失。
1词义解释
风险伴随着项目执行的整个过程，风险的出现会增加项目的费用，减缓项目的进度，并对项目的完成质量产生很大的影响，从而影响投资者的预期收益。因此，对项目风险进行分析，并探讨如何控制风险就变得非常必要。
风险控制内容包括：决策风险、项目可行性研究风险、决策体制风险、投资成本控制风险、投资体制风险、项目法人责任制风险、项目建设考核风险、项目建设后评估制度、投资前的风险控制措施、投资中的风险控制实施及风险发生后的补救措施、制定内部风险控制制度等方面。 风险控制的四种基本方法是：风险回避、损失控制、风险转移和风险保留。
2体系建设
自上个世纪70年代以来，随着金融创新及全球金融交易的迅速发展，国际金融市场动荡加剧，不同程度不同形式的金融危机每隔一段时间就卷土重来，人们开始把焦点集中到金融机构风控体系的建设与完善上来。时至今日，各金融机构对风控体系的建设大都有所安排，或正在实施。然而，相对于国际先进水平而言，我们已经建立的风控体制还显得相当落后，建立有效的风控系统应对日益复杂金融风险，我们的差距还很大，应该奋起直追。
2004年出台的《新巴塞尔资本协议》中提出对银行全面风险管理的要求，如果认真品味，人们就会发现它的字里行间都充斥着对风险进行量化的要求，强调借助现代金融工程的各种理论与技术对大量市场数据进行整理、分析，通过风险模型精确地确定各项风险指标，使得现代金融风险管理朝着定量化、程序化、产品化、市场化、专业化的方向发展。换句话来说，风险管理实际上是一门科学。过去几十年来在风险管理领域中，运用先进数学和统计模型量化金融风险的工作获得的巨大进步，正充分说明了这一点。
另一方面，在实践中，尽管在现代金融理论、数理统计知识和计算机技术的支持下，现代风险计量技术迅速发展，但是风险管理还远没有成为纯粹的科学。许多风险因子涉及的相关基本面信息，如业务核心竞争力、管理层能力、盈利能力等，其获取与计算很大程度上是一门艺术，无法做到工程般的精确。在实践中，艺术化的处理在企业风险管理中仍然占据非常重要的地位，因此，风险管理又应该是一门艺术，一门借助于科学方法的艺术。
风险控制是指风险管理者采取各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或 风险控制者减少风险事件发生时造成的损失。在互联网金融领域，风控是投资人判断该平台安全性的重要依据。
风控一体化风控一体化是指将 内控管理和 风险管理进行有效融合，以应对企业既有风险管理信息化需求又有内控管理信息化需求的情况，帮助企业管理者站在统一的管控平台上考虑公司治理、风险管理、内控管理等问题。
6. 风控分几种
符合如下特征的刷卡行为很可能将会被风控系统预警：
1单笔刷卡金额90%以上，其中经常出现较大的整数金额，如20000、40000等。
2刷卡时间:非营业时间刷卡。
3刷卡间隔:60分钟内交易3笔以上。
4撤单交易:一天内一张卡在同一pos机上操作。
5定时，定机，定卡，定额，交易。
6还款两三天后用光卡内额度。以上几种行为很容易被银行认为是套现，从而被风控盯上，所以卡友们刷卡时，尽量避免类似行为，以防躺枪。而我的好友，也因为最近购置家电的原因，经常整数金额消费，才会收到银行短信。
7. 风控的定义是什么
对风控感兴趣，想从 0 开始学的人，我的经验文章可能并没有什么用，那我试试写一篇基础逻辑，看看能不能让这些朋友们看到骨架。
1.风控的范围很大
只要有交易就有风险。想想别人找你借钱时你的心路历程吧，可太怕了。人都不喜欢和自己不了解的人交朋友，更不喜欢和不知道的人做交易。
“有内鬼，终止交易”。内部人尚且如此，陌生人不能不防。
互联网业务中你从来不知道你服务的对象是什么人，它天然就需要做风控。ToB 的业务如果是大客户，你可能还会线下有过往来接触，ToC 的根本就不可能。
可以说互联网的业务有多大，风控的范围就有多大。
以我在的互联网金融业务为例，业务上肯定希望吸引更多的用户，给更多的人授信，提供更高的额度，最后又能有更低的逾期，从而有最大的收益。但规模要大，就要下沉，额度高的，风险又更高。风控就是要在各个环节上，例如，市场营销—>申请审批—>账户管理—>催收处置等，把高风险用户识别出来特殊对待。
不仅信贷，营销活动要拦截“羊毛党”，刷单控评的行为要拦截，黄牛党也要防控，垃圾注册刷访问、关注的要防控，就现在这篇文章，也要被检测看看符不符合原创，有没有涉政、涉黑、涉黄。无所不包。
2.个体不重要，群体才重要
做风控的目标不是为了 0 风险。你不能把所有存在风险的客户都拒绝掉，你也做不到这一点，因为每个人每笔交易都存在风险，程度问题。
你不能说一个芝麻分 600 分的人，比一个 800 分的人差，个体符合测不准原理。但是你可以说，六百多分的这群人没有八百多分的那群人好，这是对的，群体是测得准的。
风控不关注个体，1w 个人申请，你通过了 3k 人，不是说这 3k 里的每个人都是会准时还款的。实际上是，你把这 1w 人按风险排序分成 10 组，每个群组里计算收益率，风险排序足够好的话，这 10 组的收益率是单调的，收益率为 0 作为分界线，你取出了其中前 3 组。实操中，不必真的算收益率，逾期率好算得多，也不必用 0 作为分界线，取一个业务上合理的阈值就可以了。
你从来没有关注过个体，而这却是对的。
所以你常常会见过，风控把一些正常行为拦截了，例如反复让你校验验证码、刷脸失败、交易被拒绝、投保被拒等。
3.最重要的是数据
主流银行贷款是需要提供很多很多信息的，在哪工作、收入、学历、家庭情况、征信记录等等，银行对你的了解比你的亲朋好友还多得多。如果你有贷款买房经历就知道了。
移动互联网改变了世界。你的客户是不是人你都说不准，你的客户就是数据。y=f(x)，你只有 x，没有 y。
那么你需要什么数据呢？你想知道一个人会不会还钱，显然需要知道他想不想还钱，需要知道他有没有能力还钱。
离这些信息越近的数据越有效。而几乎所有的数据都是有效的，又一个程度问题。收入高不高、学历怎么样、安装了哪些 app、跟什么人通话，等等，几乎一切都有用。
我们不需要 y 标识每个人，我们不是用 X 来预测用户的身份证号，我们只需要评估一个人会不会还钱。
4.因果关系很难，但相关关系很容易
上面随意列出的数据，你都不敢说因为怎么样所以怎么样。这个人收入很高，所以不会逾期，这个逻辑如果是对的，那高收的人都要通过，低收的人都要拒绝。是收入高的这群人，整体风险偏低。
前者说的是因果关系，后者是相关关系。我们从来不能很好地解释，这群人逾期的原因是什么。我们擅长计算，这群人具备这些特性，他们的逾期水平比较高。
用数据去定义一个人，尤其是移动互联网时代，用海量的数据去定义一个人，我们找的是相关关系。数据维度非常多，数据分布非常稀疏，但因为你找的是一个相关关系，问题就变得可解，或者说容易解。
1000 个相关变量找出来的风险度量，就很可靠，不容易被攻击。而不是捏造一个高收数据，就可以获得一笔贷款。
世界上不是所有有道理的事情都是因果关系的。
5.策略模型的工作其实很简单
选择一批样本，也就是历史用户，定义出他们的好坏标签，也就是打上 label，关联到他们的数据信息，也就是匹配特征，选用一个成熟的算法，也就是 xgb，训练一个模型，输出一个概率对用户进行排序。建模工作就完成了。
图像分类的经典问题猫狗识别，是识别一张图片是猫是狗，我们也是用一个人的数据信息，识别一些东西。当然，我们不是识别是人非人，而是识别是不是一个“好人”。
应用时，获取用户申请时的那些数据信息，用训练得到的模型，计算出用户的风险概率，参考历史用户的风险水平，做出拒绝还是通过的决策。这就是策略应用了。
模型开发时我们总在关心模型效果，但当模型开发完后，最重要的是稳定性。没有策略会盯着模型分的变动反复调整阈值的。有问题的信息千万不要用。监控一切容易，响应一切难。
简而言之，言而简之，风控就是用你能拿到的信息综合计算出一个风险度量。
所以风控的这些工作，无非是去拿信息、去加工信息、去计算风险、去找到一个尽可能优的方程式。
最好情况是到这儿时，你发现风控就是这么回事了，然后你会去想：
y 需要怎么定义呢
能接入哪些数据呢
风控模型怎么建呢
有哪些模型要建呢
策略又怎么制定呢
什么时候做风控呢
等等。而这些，其实，我都已经写过了。
知识体系的构建，就跟盖房子是一样的，框架形成后，往里面填充必备的组件，忽然就变得容易又可控。
希望上面的一些逻辑思考，能给一些朋友一点启发。当然了，我自己也是小白，认知不可能全面，互相学习而已。