1、布尔数据可以开发电商风控系统吗？
可的以，适用的场景很多，包括电商行业。
布尔数据是一家人工智能风控系统提供商，提供专业的风控建模服务，为银行、保险、第三方支付、电商平台等行业提供专业化智能风控解决方案。
※ 聚焦垂直行业，通过联合建模、场景个性化服务，提供行业针对性解决方案。差异化打法，在单一行业做到极高准确度、覆盖度，模型评分质量高于同行业60%。
1.模型服务：基于逻辑回归算法自研具有行业标杆的评分卡模型，深耕于信用租赁、汽车金融、消费分期等场景，深度挖掘、融合、改进现有机器学习和深度学习算法在各个场景中的应用。
2.联合建模：通过双方平台和机器学习Xgboost等结合，从用户网络行为偏好、身份特质、社交网络、消费习惯、履约能力等维度，基于AI技术等独立打造的风控模型。
3.云平台：集产品、模型服务、模型部署、客户端管理等众多功能，还有数据分析、数据可视化等模块构成。
2、电商和金融风控，你更喜欢哪一份工作？
如果只是喜欢层面来讲，那就是金融风控。1. 听上去就很奢华；2. 除开专业的学习，对于人的自控能力要求也很高；3. 看到的做金融的人，都感觉很有素质，至少看上去就是
3、风控是什么意思？风控好的平台更安全吗?
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。投资理财必然有风险的，因此平台的风控手段十分重要。我了解中风控比较好的是铜板街。
4、淘宝风控是什么意思呀？
意思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。
风险控制者减少风险事件发生时造成的损失。
风控一般指风险控制，总会有些事情是不能控制的，风险总是存在的。
做为管理者会采取各种措施减小风险事件发生的可能性，或者把可能的损失控制在一定的范围内，以避免在风险事件发生时带来的难以承担的损失。
(4)电商平台风控扩展资料：
传统的风控技术，多由各机构自己的风控团队，以人工的方式进行经验控制。
但随着互联网技术不断发展，整个社会大力提速，传统的风控方式已逐渐不能支撑机构的业务扩展；而大数据对多维度、大量数据的智能处理，批量标准化的执行流程，更能贴合信息发展时代风控业务的发展要求；
越来越激烈的行业竞争，也正是现今大数据风控如此火热的重要原因。
5、OK电商有风控部门吗？
OK电商这样的投资平台非常符合想要投资电商理财的客户，投资门槛低、风险低、操作简单，资金去向明朗。
6、怎样做好电商系统的过程风险控制？
第一，实施ERP应该认真执行“整体规划、分步实施、关注试点、持续优化”的实施策略。
有些企业做到了“整体规划，分步实施”，但忽略了“关注试点，持续优化”，在某一阶段工作完成后，并未就ERP对管理的促进和需要持续优化方面进行总结，并坚定不移地进行后续推动。ERP“上线”并不是项目的结束，而是一个新过程的开始，后续实施需要培训和软件支持，需要持续改进、学习和适应。
第二，ERP的成功实施离不开人的作用。
即ERP建设需要企业内部全体员工参与，要求决策层、管理层、操作层各级相关人员密切配合，而不仅仅是几个IT人员的事。首先，要有企业高层管理的强力支持。ERP的实施应是一把手工程，如果企业高层不能清醒地认识实施ERP的目的和风险，就不会注入足够的资源参与到项目中，不会投入足够的精力参与项目的各种重大决策。不会为ERP项目营造足够的声势，使全体员工在意识上做好迎接管理变革的准备：其次，业务部门要积极参与。很多企业在ERP项目早期会把它当成是IT部门或企划部门的信息工程项目，项目小组通常只由IT人员和咨询顾问组成，而没有业务部门的参与。这样导致的后果是项目周期的拖长和总体资源的浪费。因为IT人员缺乏业务背景和决策能力，而顾问对企业的了解较少，项目小组的工作结果往往不被业务部门接受，而且项目的决策周期通常很长。
第三，企业实施ERP时，应与咨询方密切合作。
任何把ERP项目当作是咨询方的项目都会导致不成功。原因是咨询方不可能对企业有深刻的了解，也不可能为企业作决策。咨询方的主要责任是向用户提供管理改进的建议和技术支持。在日事清上专门创建一个项目小组，增加双方的沟通，企业只有把ERP项目真正当作自己的项目，才能充分发挥咨询方的作用和实现管理变革的目标。
第四，选择合适的软件及供应商。
企业内部的IT人员虽然也能开发一些管理信息系统软件，但这些软件很难体现先进的管理思想，往往是手工管理的翻版，用先进的工具去维护落后的管理思想和制度。由于ERP系统非常庞大复杂，根本不是几个IT人员所能完成的，并考虑到IT人员的高流动性和系统的高依赖性，因此企业一般来说应当购买成熟的商品化ERP软件，并针对企业特色，组织本企业内部的IT人员配合软件供应商进行一定程度的二次开发。同时，ERP选型不单纯是选择软件，更为重要的是选择软件公司。企业应按照最适用原则，货比三家地选择合适的软件和供应商。
第五，充分的数据准备。
没有准确的数据就没有成功的ERP。从ERP实施项目开始，就重视数据准备工作，是避免实施风险的重要因素。数据准备包括数据整理、规则统一、数据倒入等工作。明确项目中的数据管理组织及责任是非常必要的。
第六，广泛的教育和培训。
使用ERP系统将在很大程度上改变员工现有的操作方式或流程，如果在系统投入使用前不对用户进行充分的培训，将直接导致大量数据错误或操作错误。而ERP系统是整合性很强的系统，业务的操作会自动在财务中体现出来。若有大量的业务操作失误，财务系统将产生紊乱。这也是部分企业实施ERP失败的原因之一。
ERP是IT技术与管理思想的融合体，ERP是信息时代的现代企业向国际化发展的更高层管理模式，它能更好地支持企业各方面的集成，达成企业的管理目标，并将给企业带来更广泛、更长远的经济效益与社会效益。
7、面试一家大型跨境电商，职位是风控助理。电商的风控主要是做什么工作的？发展前景如何工资一般是什么水平
任职资格：
能力:数据分析能力；逻辑性；沟通能力；注重细节；
知识:质量管理体系知识，办公软件
要求：设计质量管理方案，制度和考核方案；
职位描述：
1、对物流运作时效监控，及时收集、反馈、统计、分析分拨中心服务质量数据；
2、提出优化建议，解决运营中存在的问题；
3、完善质量体系，撰写质量管理方案；
4、跟相关部门进行有效沟通，组织相关部门落实改进计划，跟踪落实情况；
5、提升客户服务质量。
前景的话，可以先学习专业知识，再考虑往管理层发展。
月薪看是哪个城市吧，北京这边可能3000-5000左右。
8、怎样应对电商系统的运作风险？
1.积极筹措ERP系统的实施规划ERP整体规划必须与未来发展战略相结合，不能单纯凭借信息中心的力量，更不能采用主观臆断。它的出台需要企业为此建立一个专门机构，既有信息中心的人员参与，也有业务部门的主要领导参与。制定整体规划时谨防两个误区，一是企业由于人才资源有限，常聘请IT公司做规划，由于IT公司对企业不甚了解，所做出的方案很可能会脱离实际。企业在做ERP规划时，可以请IT公司提供支持，也可请业内资深专家验证，但企业始终都必须立足于主体地位。第二个误区是企业想一劳永逸，作一个规划就想七、八年不变。然而，IT技术与企业业务的频繁变化，都使得ERP系统必须适时调整和创新。目前ERP整体规划的最佳时间应该在三到五年。2.严格控制ERP系统的实施进度企业实施ERP的关键是过程管理，很多企业都遇到ERP实施周期长的困扰，结果软件商和企业双方都被拖累，这时很可能改变双方良好的合作关系，实施过程就变得十分艰难。在双方出现分歧时，要本着实现系统目标的宗旨，共同探讨解决方法，化解矛盾;必要时要考虑更换项目经理。同时，为了控制整个项目的进程，在实施时一定要配备优秀的项目管理人员，要既具有很强的协调与组织能力。企业实施ERP的成功与否最终取决于软件产品和企业管理。如果产品不成熟，功能不完善，则企业运作ERP便会困难重重;同样地，如果企业基础管理不行，又缺乏改革勇气，实施ERP也会举步维艰。3.努力提升企业领导的综合素质目前许多企业领导对企业信息化的认识已大大提高。一方面，来自上级主管部门推动的压力;另一方面，来自企业生存与发展的动力，信息化建设能提升核心竞争力。但是还需继续强化企业领导的ERP理念，首先是某些领导对ERP的理解不够深入，以为企业信息化就等于实施ERP。其次，一些领导不知该如何实施ERP，甚至认为，企业一旦上马ERP，似乎什么问题都能迎刃而解，这种忽视ERP风险的认识偏差会导致不能取得应用实效。因此，加强对企业中高层领导ERP培训的力度甚为重要,而且可以通过日事清的员工日志管理功能增强上下级的沟通。4.充分发挥ERP系统中信息中心的枢纽功能信息中心职责是为企业各部门提供IT技术支撑服务，对企业实现ERP的效用是非常重要的。首先，信息中心要大力发挥枢纽功能。目前信息中心人员大多为IT专才，他们对业务不太精通，因此在推行ERP建设时，考虑更多的是软件的先进性，但对IT如何与业务结合却缺乏良策，其与业务部门甚至为此而出现矛盾，如业务部门习惯于传统财务软件，而为了实现ERP规划，信息中心却要求他们使用新软件等。笔者认为，信息中心首先应帮助各部门顺利运用IT整合业务发展。其次，信息中心要推动企业ERP的实施，必须与业务部门及时沟通。再次，信息中心应在企业内部树立“样板部门”，以供参照。最后，信息中心一定要积极主动，让领导真正体会到信息化的优势，以至能获取其相应的权力。
9、风控做得好的有哪些平台？
牛娃，讲真，牛娃金融不错的。他们平台列出了八大风控措施，还有驼峰分割法、本息保障计划，另外他们的合作保障机构也有一定保障措施。
10、电商风控系统哪些公司可以开发
依据我们开发的风控系统，一套电商风控模型需要具备以下几个基本模块：数据提取——数据分析——数据存储——规则学习——对外服务。
数据提取：电商风控平台的数据提取与其他的风控模型是不一样的，它可能需要提取各个地方点的数据，例如你的登录、注册、找回密码、以及用户行为。
数据分析：做数据的分析，对IP、设备、人机、征信等进行画像。
1、IP画像：针对代理、VPN、网关、服务器、IDC、ADSL、归属地、外国、攻击等内容进行分析。
2、设备画像：针对机器型号、系统版本、手机串号、CPU型号、最高频率、虚拟机、移动距离、并行登录、模拟器等方面进行分析。
3、人机画像：针对用户的键盘敲击、鼠标移动、点击偏好以及触屏压力等情况进行分析。
4、征信画像：针对资产、信用卡、身份证、朋友圈、邮箱等信息进行分析。
数据存储：提到数据存储，需要注意以下三个方面，一是应该如何存储风险数据，二是如何存储原始数据，三是风险存储都有哪些状态。
规则学习：要建立新规则，在加入新规则的同事保证不能影响整局的规则，慢慢让整套系统机器学习运转起来，不影响整个风控模型。对于异常特征与正常特征要尤为注意。
对外服务：怎么去对外服务?一是，直接反馈你的状态。例如QQ号，手机号，邮箱等收到诈骗信息或者钓鱼网站的时候，就可以直接提供给腾讯等公司的风控部门。二是，需要为风险分等级。不同等级的风险有不同的处理方式，所以需要事先定义风险等级。三是，选择合适的接入方式。