互联网金融公司风控互联网金融风控系统哪个比较好？求推荐下

互联网金融公司风控时间:2022-02-13 阅读:()

专业的风控体系对于互联网金融体系有多重要？

多重要？那是相当重要，在国内征信体系尚不完善的环境下，平台须对借款人进行初审、面审、考察等一系列的贷前审核，通过审核的专业度可以判断风控团队的专业性，别什么乱七八糟的项目都往外拿，是要负责任的，据我了解，海融易他们家风控体系可以学习一下，项目都是审核之后公开的，流程是透明的，比较专业。

互联网金融风控模式都有哪些？

目前国内互联网金融的风控模式不尽相同，通常来讲，互联网金融公司风控体系一般包含以下几种：1，出借人自担风险模式 2，平台保证模式 3，风险备用金模式 4，债权转让，风险备用金模式 5，抵押，风险备用金模式 6，担保机构担保模式 7，金融机构信用，担保机构担保模式 8，小额贷款担保模式。同时，为了尽可能降低风险，目前国内主流互联网金融平台大多选择了和专业的第三方风控软件提供商合作的模式，将自有模式和三方结合起来，比如国内的主流互联网金融平台都在使用的同盾风控风控反欺诈服务。

如何去评价当前的互联网金融风控体系？现在的状况又是怎么样的呢？

楼主，我在百度上找到一些资料，红象金融CEO林士强认为，可以将现行市场的情况归纳为三类。第一类也是较普遍的，大多数都还是参照银行或金融机构的风控标准，再结合自己的数据基础及模型做些调整，但大体上还是偏传统方式的；第二类即是利用大数据的，目前这类都算是在尝试阶段，并只能做些贷款金额较小的业务，基本上都不敢大规模的放开来做；第三类是以互联网思维来做风控，比如说有不少做大学生消费信贷的平台，利用了借款人的强关系网络，作为风控的一个重要评判标准之一。当然这在一定的小金额范围内是能起到作用的，一般人也不希望借个几千元不还然后被所有朋友、家长、老师等都知道，这个违约成本也太高了。但对选择大学生市场的平台来说，本身就选择了一个没有主动收入来源和还款能力较低的群体，所以肯定会有一定的坏账率的。现在整个市场也还没经历过一个完整的贷款周期，这种风控手段的有效性也还无法正确评估。总体而言，时代在改变，方法也得不断改进和升级，在这进步的过程中一定会付出学习的成本，但对整个社会而言是符合历史大潮的变动，都是正确的。希望可以帮您，谢谢~

互联网金融大数据风控到底怎么玩

互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络已及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。做好互联网金融，要立足于三个基本点:平台、数据、金融。而在这其中，大数据，作为连接平台、用户、金融等方面的工具，有着举足轻重的意义。　　由于互联网金融涉及广泛、囊括多个领域，各领域的风控策略也不尽相同，不能一概而论，下面就大数据风控在互联网金融领域的运用做一个大致的分类和解析。　　首先，如何理解大数据风控　　大数据风控的有效性除了强调数据的海量外，更重要的在于用于风控的数据的广度和深度。其中：数据的广度：指用于风控的数据源多样化，任何互联网金融企业并不能指望依据单一的海量数据就解决风控问题，正如在传统金融风控中强调的“交叉验证”的原则一样，应当通过多样化的数据来交叉验证风险模型。互联网金融的风控策略也如此，可能对同一风险事件采用了多种策略。数据的深度：指用于风控的数据应当基于某个垂直领域真实业务场景及过程完整记录，从而保证数据能够还原真实的业务过程逻辑。例如，很多第三方支付平台有丰富的真实交易记录，但由于大部分场景下无法获取交易商品的详细信息及用户身份，在用于风控时候价值大打折扣，因而数据的完整性和垂直深度很重要。互联网金融产品如何利用大数据做风控，大致有以下一些分类和方向：　　1、基于某类特定目标人群、特定行业、商圈等做风控。由于针对特定人员、行业、商圈等垂直目标做深耕，较为容易建对应的风险点及风控策略。　　例如：针对大学生的消费贷，主要针对大学生人群的特征针对农业机具行业的融资担保。针对批发市场商圈的信贷。　　2、基于自有平台身份数据、历史交易数据、支付数据、信用数据、行为数据、黑名单/白名单等数据做风控。　　>>>>身份数据：实名认证信息（姓名、身份证号、手机号、银行卡、单位、职位）、行业、家庭住址、单位地址、关系圈等等。　　>>>>交易数据/支付数据：例如B2C/B2B/C2C电商平台的交易数据，P2P平台的借款、投资的交易数据等。　　>>>>信用数据：例如P2P平台借款、还款等行为累积形成的信用数据，电商平台根据交易行为形成的信用数据及信用分（京东白条、支付宝花呗），SNS平台的信用数据。　　>>>>行为数据：例如电商的购买行为、互动行为、实名认证行为（例如类似新浪微博单位认证及好友认证）、修改资料（例如修改家庭及单位住址，通过更换频率来确认职业稳定性）。　　>>>>黑名单/白名单：信用卡黑名单、账户白名单等。　　3、基于第三方平台服务及数据做风控互联网征信平台（非人行征信）、行业联盟共享数据（例如小贷联盟、P2P联盟） FICO服务、Retail Decisions(ReD)、Maxmind服务。　　>>>>IP地址库、代理服务器、盗卡/伪卡数据库、恶意网址库等；　　>>>>舆情监控及趋势、口碑服务。诸如宏观政策、行业趋势及个体案例的分析等等　　4、基于传统行业数据做风控人行征信、工商、税务、房管、法院、公安、金融机构、车管所、电信、公共事业（水电煤）等传统行业数据。　　5、线下实地尽职调查数据　　包括自建风控团队做线下尽职调查模式以及与小贷公司、典当、第三方信用管理公司等传统线下企业合作做风控的模式。线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。希望能帮助到你，如想了解更多，可以关注微信号“大数据风控圈"哦~,很多互联网行业资讯分享。

国有金融机构风控是什么意思

国有金融机构：是指国家政策性银行(含各级分支机构)，国有商业银行(含各级分支机构、所属全资及控股公司)，国有全资及控股的保险业、信托业、证券业等非银行金融机构(含各级分支机构)。国有金融机构风控是指由上述国有金融机构对投融资项目进行风险控制，即上述国有金融机构采取各种措施和方法，消灭风险事件发生的各种可能性，或者很大程度上减少风险事件发生时造成的损失。目前国有机构风控的网贷公司或互联网金融公司有：选择东兴证券风控项目的无界财富、选择包商银行风控项目的小马bank。具体到各类国有金融机构，风险控制的手段又有所不同。例如无界财富国有的金融机构模式风控主要是以下模式：第一步：国有金融机构进行企业、项目甄选：国有金融机构优选项目(甄选有区位优势、核心竞争力、实力强、规模大企业的优质项目第二步：国有金融机构立项与连续审核第三步：项目立项申请(项目组向主管领导提出立项申请) 第四步：确认项目立项(主管领导审核后确认项目立项) 第五步：尽职调查(指派风控经理与律师、会计师、财务分析师团队至企业进行实地尽调) 第六步：提交尽调报告(对企业历史数据，团队背景，市场、管理、技术、资金风险做全面深入尽调，提交报告) 第七步：出具初审意见(部门风控经理对尽调报告初审，提出初审意见) 第八步：提交初审(尽调报告及初审意见提交公司风控部及合规部进行初审) 第九步：出具初审意见(公司风控部及合规部出具初审意见) 第十步：修改尽调报告(项目组按照初审意见补充尽调，修改尽调报告，完善交易结构) 第十一步：提交复审(再提交部门风控经理复审) 第十二步：出具复审意见(部门风控经理提出复审意见，同时将复审意见及修订后的尽调报告提交风控部及合规部进行复审) 第十三步：补充尽调(项目组按照复审意见补充尽调，完善交易结构) 第十四步：完善交易结构第十五步：国有金融机构投票表决第十六步：提交投委会(提交公司投委会讨论) 第十七步：投委会表决(7名投委会委员参会讨论项目，，必须全票通过) 第十八步：形成最终交易法律文件(按投委会意见修订并形成最终交易法律文件) 第十九步：提交风控部及合规部审核第二十步：签订合约完成交易除此之外，无界财富自身还是会在这些产品推荐到无界财富后优中选优，由资深专业人士二次甄选金融机构所推荐的优质项目。安全性再次增加! 最后产品审核上架。一般情况下，金融机构特别是国有金融机构对风控更为严谨，所以其项目风险更低;加之有国家做背书，项目的安全性也非常高。

互联网金融如何做风控

互联网如何做好风控：（1）先要了解风控体系的建立是打算以哪种形态存在；线上审核、线下审核还是线上线下结合模式。不建议纯线上风控审核，基本目前市场还是要以线上评分机制与线下风控结合为主，如果纯线上风控审核，对于风控而言难度还是相当大的，那么真实性、道德风险、合规62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333431363531性等都需要防范的，一旦投资者的资金出现问题，止损难度和费用都会相应增加，纯服务平台，是否承垫付投资人损失，那么对平台会有相当大的预期风险，如果不承诺垫付，那么市场投资者的粘合度、信任度等问题就需要解决，对于互联网金融平台发展势必会受阻，需要承受的是长期的市场适应能力，当然也不排除有些：非结构化产品特殊可行性模式；（2）互联网金融也是一种传统模式的颠覆，传统的金融模式：投资者、服务平台（P2P）、融资者，对于一端的投资来分析，互联网金融公司，是一个快捷有效的一个投资方式，操作的安全性、可控性、稳定性比较重要了；对于另一端借款分析，是否会有信用风险和道德风险出现，对于一个金融企业来说就至关重要，还是一个‘风控点’的问题。（3）互联网金融公司应考虑进入市场方向、目标客户群体，打算以金融产品为市场导向，再去考虑风控掌握方向，先要把战略目标确定了，才能去确定有效的风控体系建立、市场推广方向等，现在就有很多家互联网背景的公司，他们的风控方向，目标人群是明确的，当然他们的互联网背景，也为他们带来了很多的优势，就是多年的用户和商户的数据累计，可以明确的进行数据分析、轨迹消费习惯测算，O2O供应链环节把控、产业链上下游控制等等的防范措施，这就是他们的风控把握明确方向。扩展阅读：风险管理：是指如何在项目或者企业在一定的风险的环境里，把风险减至最低的管理过程。它的基本程序包括风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评价等环节。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。所以其实风险控制是风险管理中的一个环节。

互联网金融业务面临四大风险有哪些

法律监管与保障的缺乏　　目前，P2P平台的债权转让模式和优选理财计划模式，就是亟须引起关注的互联网金融涉嫌非法吸收公众存款的行为。　　模式创新契合难　　近年来，国内外互联网金融模式层出不穷，大部分因为与金融市场环境不相适应，与客户具体需求不相契合而遭遇失败。国内一些互联网金融企业在模仿国外互联网金融业务模式时，由于主观或客观原因，发生扭曲和异化，无法取得如国外同类企业一样的商业成就。安全风险涉及每个人。　　另外，互联网金融平台因技术缺陷在某些特殊时刻无法及时应对短时间内突发的大规模交易也会产生不良后果。　　市场风险是传统金融体系固有的风险。作为互联网技术与金融领域结合的产物，互联网金融的市场风险有其独特的一面。蓝皮书指出，由于便捷性和优惠性，互联网金融可以吸收更多的存款，发放更多的贷款，与更多的客户进行交易，面临着更大的利率风险；互联网金融机构往往发挥资金周转的作用，沉淀资金可能在第三方中介处滞留两天至数周不等，由于缺乏有效的担保和监管，容易造成资金挪用，如果缺乏流动性管理，一旦资金链条断裂，将引发支付危机；网络交易由于交易信息的传递、支付结算等业务活动在虚拟世界进行，交易双方互不见面，只通过互联网联系，交易者之间在身份确认、信用评价方面就会存在严重的信息不对称问题，信用风险极大。　　我国的互联网金融发展程度不高，大数据资源和大数据技术都没有跟上模式创新与仿照，现有多种模式偏离“互联网金融”核心。社会信用体系还处于完善阶段，较难依靠外界第三方力量对交易双方的信用状况进行准确评价。

互联网现金贷的风控做的怎么样，相对于传统风控，有哪些优势？

"随着互联网金融的发展，现在搞现金贷的一般都用互联网现金贷系统做风控了。我给你举个行业做的比较好的例子吧，比如阿尔法象现金贷系统，他们家主打研发这种小额贷款系统，结合他们家给你说一下现金贷系统风控的优势：第一、风控更加全面。利用大数据技术，整合业界多家专业风控平台数据，经过数据整合、清洗、筛选，形成多个风控模型，全面覆盖借款人信用信息；第二、风控更加智能。现在市面上很多金融科技服务商都开始提供机审系统了，用人功能智能模型实现自动审核，秒审，阿尔法象既能机审，也能人工审核，还能机审加人工干预，比较智能化。"

互联网金融风险有哪些

第一是信用违约风险，即互联网理财产品能否实现其承诺的投资收益率。第二是期限错配风险，即互联网理财产品投资资产是期限较长的，而负债是期限很短的，一旦负债到期不能按时滚动，就可能发生流动性风险。第三是最后贷款人风险。尽管商业银行也面临期限错配风险、商业银行发行的理财产品也面临信用违约风险与期限错配风险，但与互联网金融相比的一个重要区别是，商业银行最终能够获得央行提供的最后贷款人支持。除上述传统风险外，中国互联网金融产品还面临一系列独特风险：其一是法律风险。目前互联网金融行业尚处于无门槛、无标准、无监管的三无状态。其二是增大了央行进行货币信贷调控的难度。其三是个人信用信息被滥用的风险。其四是信息不对称与信息透明度问题。其五是技术风险。综上所述，既然中国互联网金融企业在起步阶段就面临如此之多的风险，有关各方应该在充分考虑潜在风险的基础上，推动互联网金融的稳步、可持续发展。

金融风控如何做到严谨？

1、风险政策制度框架体系：所有交易对手和产品引入都制定了明晰的风险政策指引，所有业务必须在制度框架内运行。（说白了就是自己风控业务流程，对于投资人者以及融资用户进行风险等级划分） 2、信用评级：交易对手和产品进行主体评级及债项评级。(对于投资人者、融资用户、产品进行风险等级划分) 3、信息披露：针对每一个不同的产品，将其内部评级、底层资产、主要风险、还款来源、保障措施。（就目前风险披露数据只是按照国家要求进行风险披露，但是并没有标的产品进行风险披露，没有融资企业进行风险披露，这个披露系统可以做成风险评估报告，后期也可以利用，企业供应链关系库一定会用到） 4、投后预警监控：所有在售资产至少每三个月进行一次检视。 (对于融资周期过长的企业可以每三个月进行企业经营状况的上报，重点在于资金用途，回款方式以及周期；如果企业够强大的话，可以利用大数据征信对于那些未按时回款融资企业用户的企业进入黑名单系统) 5、风险管理系统：陆金所的风险管理系统覆盖全产品线、整个产品生命周期，实现风控的标准化、智能化、模型化，大幅提升陆金所风险管理工作的效率和效果。(这些东西都太虚了) 6、风险评价体系：不同的风险程度给予业务部门不同的业绩评价。 7、资产、资金的精准匹配：投资者进行风险分类，产品与投资者风险适配系统，确保投资者都能买到适合其投资风格与风险偏好的产品。

互联网金融风控措施哪种模式最靠谱

开鑫金服引入国家开发银行的风控体系，多重风控保障投资人资金的安全。同时，与江苏银行采用银行直连模式，无需充值和提现，交易过程中，投资人直接通过银行在线交易，回款的时候，资金直接返还投资人投资时的账户，无需第三方介入，有效防止平台道德风险问题。

互联网的金融风控与传统金融的风控最大的差别在哪?

合规部门有时可以直接对董事会负责。合规是文化，强调全员覆盖，也是也是相对的，可以与业务部门协商解决问题；风控是执行力，也是绝对的，有指标与模型框架；对于金融企业，合规是战略选择，合规风险暴露和市场无关，而风控问题暴露和市场有关，所以风控问题暴露是正态分布。

互联网金融风控模型都有哪些

以P2P网贷为例一、销售环节了解客户申请意愿和申请信息的真实性，适用于信贷员模式，风控关键点。风控关键点：不同类型的借款申请调用不同的信用评分规则引擎。二、贷后存量客户管理环节存量客户授信调整是存量客户管理中的重要一环风控关键点： 1、违约情况观察，比如是否发生早期逾期，连续多期不还欠款、联系方式失效等 2、信息关联排查，比如存量客户中是否有与新增的黑名单、灰名单数据匹配三、贷后逾期客户管理环节还款意愿差和还款能力不足是客户逾期的主要原因，这个环节主要涉及逾期客户管理与失联客户管理风控关键点： 1、催收模型、策略优化。 2、失联客户识别与修复失联客户信息。四、资金流动性管理环节流动性风险是P2P网贷平台的主要风险，跑路P2P网贷平台的一个重要原因就是发生了挤兑。大数据下的流动性管理其实是实时BI的一个应用。传统BI数据T+1，大数据是实时BI。风控关键点: 1、资金维度 2、业务维度

互联网金融风控体系是如何搭建的？

从技术的角度来讲，互联网金融风控体系的搭建需要配置相应的人员，搭建技术体系，设置流程，配置规则和模型等等。从方式方法上来讲，有直接自己搭建的，也有直接采用第三方风控体系的，这主要看平台的大小和自身的需求。不过从目前来看，大多数的公司都选择了两者的结合，即在自建风控体系的同时，选择三方反欺诈供应商如杭州同盾科技的合作。

互联网金融企业面临哪些风险

1、法律风险　　在诸多的法律风险中，容易涉嫌非法集资是最大的风险。无论是异化了的P2P网络借贷融资还是互联网公众小额集资形式其运营缺乏法律依据，现有的制度没有明确其性质而处于法律的灰色地带。现实中也出现了许多假借P2P网络平台而进行非法集资的事件，如天力贷案、郑旭东案、网赢天下倒闭事件等。淘宝上也先后出现过公开销售未上市公司股份和PE基金份额的事件。由于其向超过200人的不特定对象公开推荐、发行证券且未经审批，按照证券法两者都已构成“非法证券活动”，均被证监会叫停。除此之外，法律风险还体现在利用互联网金融从事洗钱活动、个人信息的泄露、擅自发行公司、企业债券、经营者挪用资金、职务侵占、以非法占有为目的进行虚假融资而可能构成诈骗罪或者合同诈骗罪等刑事法律风险。　　2、市场、信用风险　　虽然互联网金融的发展异常火热但细分各种业态的市场成熟度却参差不齐，例如第三方支付机构在行业中的布局已经呈现雏形，出现了“精耕细作”的情景；P2P网络借款平台则依然在“跑马圈地”；以阿里小贷为代表的网络小额贷款公司各自依靠集团公司的电商平台，相互之间的竞争似乎并不激烈。同业竞争、知识产权保护的风险与面对市场的垄断、不正当竞争并存。在信用比较缺失的背景下，也面临着筹资人使用虚假的身份信息获取资金、违规、违法使用贷款资金导致无力还款等风险。而造成违约或者恶意拖延之后，由于交易各方各处异地、诉讼成本高企等各种因素，也难以对违约人构成实质性惩处。热议的多数互联网理财产品利用的是同业存款市场和一般存款市场利率价格之差，随着利率市场化改革推进以及涌入资金增加摊薄收益，产品盈利空间将逐渐缩小。银行存款利率与市场利率之间的巨大差别是货币基金发展的主要动力，但其也仍存在破产清算风险。　　3、经营风险　　经营风险指公司内部治理不到位、程序与治理流程不完善、人员的失误或舞弊、系统的失灵或缺陷等因素造成的风险。互联网金融兼具金融企业与互联网企业的风险要素。一方面可能客户不熟悉、过量客户的网站访问等原因而造成风险。另一方面可能是来自互联网金融安全系统及其产品的设计缺陷等因素，或者内部工作人员操作失误等原因而造成较大的风险。2013年8月发生的“光大乌龙指”事件，彰显了认识这一风险的重要性。尤其是对于无准入门槛、无行业标准、无监管机构的P2P网络借贷平台行业而言更是如此。　　上述的分析仅仅是当互联网金融初步发展阶段所存在的风险，更多潜在的风险也会随着其进一步成长逐渐暴露出来。互联网金融已经具有了引发行业系统性风险的可能，例如依托于第三方网络支付的货币市场基金，在短短的几个月内用户便超过了8000万，而该货币基金一旦产生基金份额赎回的障碍，就有极大的可能引发系统性风险乃至社会群体性事件。金融风险的累积如果不能及时控制并加以化解，则不可避免的出现金融危机。而且近年来，许多犯罪分子借互联网金融之名实施犯罪行为，尤其是非法集资行为持续高发。因此有必要对互联网金融进行监督管理，以维持金融安全、防范金融风险和保护人民群众财产安全。

互联网金融风险控制一般有哪几种模式？

风险控制对互联网金融企业至关重要，甚至可以说是互联网金融生存和发展的生命线。因此，随着行业逐渐进入整合期，越来越多的平台愈发重视风控。通常来讲，各个企业的风控模式都不尽相同，不过大的划分一般有三种模式：一是平台自己搭建风控体系；二是使用三方提供的风控系统，比如国内主流互联网金融平台都在使用的杭州同盾科技的风控反欺诈系统；三是将自身的风控系统和三方的共同使用，提升防范效果。

互联网金融风控一般有哪几种模式？

分三种情况：一是纯线上，广泛用于小额的消费贷之类的。二是纯线下，比如股权投资类的风控及尽调。三是介于二者之间的，即线上线下结合，主要是非消费类的借贷中运用比较多。你可以去去“风控知识畅享平台”网站看看，那里有很多关于这方面的文章和经验分享。

互联网金融的风控是什么？要如何去观察一个公司的风控体系是否安全？

风控，当然就是公司的风险把控部门。与业务部门是相辅相成的，就是一个冲一个拽，最终找个平衡点。考察一个公司现场、财务、生产、上下游关系很多方面。我是e贷e禄平台工作人员，有什么问题多多交流。

常用的互联网金融大数据风控方式有哪些

展开全部 1：验证借款人信息验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以通过借助银联数据来验证银行卡号和姓名。其他的验证客户的方式包括让客户出示其他银行的信用卡及刷卡记录，或者验证客户的学历证书和身份认证。 2：大数据分析提交的信息大部分的贷款申请都从线下移到了线上，特别是在互联网金融领域，消费贷一般都是以线上申请为主的。线上申请时，申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址，居住地址，工作单位，单位电话，单位名称等。如果是欺诈用户，其填写的信息往往会出现一些规律，企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市，不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。 3：分析客户的消费信息从客户的电商消费记录、旅游消费记录、以及加油消费记录都可以作为评估其信用的依据。有的互联金融公司专门从事个人电商消费数据分析，只要客户授权其登陆电商网站，其可以借助于工具将客户历史消费数据全部抓取并进行汇总和评分。 4：参考客户的社会属性和行为进行评估参考过去互联网金融风控的经验发现，拥有伴侣和子女的借款人，其贷款违约率较低；年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高。经常不交公共事业费和物业费的人，其贷款违约率较高。经常换工作，收入不稳定的人贷款违约率较高。经常参加社会公益活动的人，成为各种组织会员的人，其贷款违约率低。经常更换手机号码的人贷款违约率比一直使用一个电话号码的人高很多。 5：调查客户是否进入黑名单市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作，其主要的商业模式是反欺诈识别，灰名单识别，以及客户征信评分。反欺诈识别中，重要的一个参考就是黑名单，市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单，大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单，真正有价值的黑名单在两百万左右。涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人，其信用情况不是太好，特别是涉赌和涉毒人员，这些人是高风险人群，一旦获得贷款，其贷款用途不可控，贷款有可能不会得到偿还。

什么才是互联网金融风控的核心手段

对冲和汇聚是金融风控核心对冲策略在金融行业的运用非常悠久，这里我们不讲二级市场上高科技的各种对冲策略，就讲一讲金融市场上历史最为悠久的质押融资（典当），其风控本质与诸葛亮的想法是一致的。投资者很明智地接受了自己无法本质上控制融资人生产经营活动成功率的现实，在给融资人投资的同时又取得了对融资人财产的处置权，两头下注，对冲风险。若融资人经营成功，则收获利息；若融资人经营失败，则收获财产质押时的折扣收益。融资人的经营风险被质押对冲，投资人要么收获利息，要么收获质押财产的折扣收益，收入始终为正。