網(wǎng)上有很多關(guān)于pos機風(fēng)控金,個(gè)人金融借貸場(chǎng)景下的大數據風(fēng)控行業(yè)分析及應用分析的知識，也有很多人為大家解答關(guān)于pos機風(fēng)控金的問(wèn)題，今天pos機之家(www.xjcwpx.cn)為大家整理了關(guān)于這方面的知識，讓我們一起來(lái)看下吧!
本文目錄一覽：
pos機風(fēng)控金
大數據風(fēng)控是現在金融科技公司白熱化競爭的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，那大數據風(fēng)控到底是什么、這個(gè)行業(yè)前景如何，有哪些機構在布局競爭、有哪些產(chǎn)品形態(tài)？本文將一一為你揭秘。
PS:下文的大數據風(fēng)控介紹為獵人6月30日線(xiàn)下活動(dòng)分析文字補充版，內容主要圍繞個(gè)人借貸場(chǎng)景來(lái)開(kāi)展。
大數據風(fēng)控按照通俗的概念解析：通過(guò)運用大數據構建模型的方法對借款人進(jìn)行風(fēng)險控制和風(fēng)險提示。
這句話(huà)涵蓋大數據風(fēng)控必要的4個(gè)要素：
原材料：大數據。
實(shí)現方式：技術(shù)模型。
目標人群：場(chǎng)景中的群體。由于本文主要指個(gè)人借貸場(chǎng)景，則目標人群是借款人。還有其他場(chǎng)景，例如信用卡場(chǎng)景對于信用卡申請人、購物場(chǎng)景針對分期用戶(hù)、租房場(chǎng)景針對租金分期用戶(hù)、投保場(chǎng)景針對投保人、投資理財針對投資人等。
目的：風(fēng)險控制和風(fēng)險提示。一般機構主要有2個(gè)目的，目的1：針對降低損失，需要對好壞用戶(hù)進(jìn)行識別，目的2：針對獲取最大化利潤，需要對用戶(hù)資質(zhì)分層。
潛在的特點(diǎn)是可以大批量實(shí)時(shí)實(shí)現風(fēng)險控制和風(fēng)險提示。
傳統風(fēng)控與大數據風(fēng)控的區別
大數據風(fēng)控的叫法其實(shí)就是為了與傳統風(fēng)控做區分。傳統風(fēng)控在2016年之前相對比較普遍，其特點(diǎn)是線(xiàn)下風(fēng)控場(chǎng)景為主，需要用戶(hù)填寫(xiě)一大堆個(gè)人信息及提供工作證明、流水證明、住址證明等，審核時(shí)間一般為1-3天，銀行體系會(huì )更長(cháng)3-7天左右。
正常情況，一份用戶(hù)資料表需要填寫(xiě)包括以下這些信息：姓名、性別、年齡、身份證號、家庭地址、學(xué)歷、家庭人數、婚姻狀態(tài)、單位名稱(chēng)、單位電話(huà)、工作職務(wù)、單位性質(zhì)、收入來(lái)源、收入水平、配偶詳情、經(jīng)營(yíng)企業(yè)詳情、其他資質(zhì)等信息。除了這些信息，還需要提供紙質(zhì)的身份證復印件、工作收入證明（蓋章）、半年銀行流水、水電費或房屋租賃合同等。另外，銀行等持牌機構還會(huì )查詢(xún)用戶(hù)在央行的征信報告，用于輔助風(fēng)控。
這些數據潛在的意義可以這樣解讀：除了年齡代表準入門(mén)檻，一般的借貸產(chǎn)品要求借款人需要有22歲以上才可以申請，現金貸產(chǎn)品會(huì )把年齡門(mén)檻放到18-20歲及以上。部分產(chǎn)品要求學(xué)歷是高中及以上，或者要求非在校生。其他的分組后分別代表借款用戶(hù)的還款能力，負債情況及信用情況（這里不細分還款意愿）。
直接體現或者間接體現還款能力的：
1. 家庭人數。家里人多，你還不起，催收后有人可以幫你還；
2. 婚姻狀態(tài)，大部分家庭，結婚的比未婚的家庭收入或經(jīng)濟穩定更好；
3. 單位名稱(chēng)、單位電話(huà)、工作職務(wù)、單位性質(zhì)、收入來(lái)源、收入水平，直接體現收入水平及收入穩定性情況；
4. 經(jīng)營(yíng)企業(yè)詳情、其他資質(zhì)等信息。
體現負債情況和信用情況的：央行征信報告
拿到這些信息及材料后，由風(fēng)控專(zhuān)員憑借經(jīng)驗及按照標準化流程審核材料真實(shí)性，例如工作收入證明通過(guò)撥打公司電話(huà)核查有無(wú)本人及職位情況、其他資質(zhì)材料看印章判斷真實(shí)性，流水會(huì )打銀行電話(huà)抽查真實(shí)性等。
傳統風(fēng)控的模式及節奏是不符合互聯(lián)網(wǎng)金融高速發(fā)展的節奏的，互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代都是按秒級幾百上千用戶(hù)群同時(shí)發(fā)起貸款申請，如果按照人工審核，從進(jìn)件到批核整個(gè)流程可能要1個(gè)月時(shí)間都沒(méi)法完成。
傳統風(fēng)控向大數據風(fēng)控的升級，即是行業(yè)發(fā)展的需要，也受益于各類(lèi)用戶(hù)數據被標準化對外，也就是API的形式對外輸出，金融機構可以直接接入各種必須的數據接口，用于獲取用戶(hù)的數據。
整個(gè)流程從用戶(hù)填寫(xiě)將近所有的信息，變成只要提供姓名、身份證、銀行卡號、手機號這個(gè)4個(gè)要素就可以獲得全部或大部分風(fēng)控必需的用戶(hù)信息。
大數據風(fēng)控的快捷得益于各種標準化的數據接口，但由于代表用戶(hù)的各種數據是分別存在與不同的機構中，這些數據原則上需要用戶(hù)授權才能對外，而且數據輸出需要進(jìn)行合規脫敏的處理。所以大數據風(fēng)控需要獲取到與傳統風(fēng)控要求用戶(hù)填寫(xiě)的所有信息或者直接或間接證明用戶(hù)還款能力、還款意愿、負債情況及信用情況必須的數據，每個(gè)類(lèi)型需要接入幾個(gè)數據來(lái)源，缺失的類(lèi)型還需要找到能夠替代的數據接口。大數據風(fēng)控需要的數據類(lèi)型，在后面章節再詳解。
哪些行業(yè)及場(chǎng)景需要大數據風(fēng)控
除了借貸場(chǎng)景，還有哪些場(chǎng)景需要用到大數據風(fēng)控？
這里，獵人簡(jiǎn)單舉幾個(gè)例子：
金融行業(yè)最常見(jiàn)就是投融資板塊，投資板塊，需要對非法集資、洗錢(qián)、資金盜刷等風(fēng)險進(jìn)行防控；借貸板塊，需要進(jìn)行貸前進(jìn)行反欺詐及用戶(hù)風(fēng)險識別、授信風(fēng)險評估、貸中風(fēng)險評估及貸后風(fēng)險預警。
電商行業(yè)需要在用戶(hù)注冊環(huán)節進(jìn)行防薅羊毛、對已注冊充值用戶(hù)需要防止其資金被盜刷、賬戶(hù)被盜及發(fā)生交易后對經(jīng)常拒付的情況需要識別。
保險行業(yè)特別是壽險產(chǎn)品，需要對投保人身份進(jìn)行核實(shí)，防止有不良行為投保用戶(hù)過(guò)審發(fā)生騙保。
除了這些常見(jiàn)的行業(yè)場(chǎng)景，其實(shí)各行各業(yè)只要涉及到個(gè)人信息及資金交易的，都會(huì )用到大數據風(fēng)控，唯一的區別就是針對不同場(chǎng)景的需要的數據及策略是不一樣的。
大數據風(fēng)控行業(yè)有哪些機構參與
傳統風(fēng)控基本都是由金融機構內部的風(fēng)險部門(mén)及門(mén)店經(jīng)理組成，大數據風(fēng)控更多是由第三方機構提供。
大數據風(fēng)控行業(yè)主要有以下7大類(lèi)型機構參與：
監管部門(mén)旗下或牽頭的機構：百行征信、互金協(xié)會(huì )及小貸協(xié)會(huì )等；
非銀放貸機構旗下金融科技公司：持牌小貸公司、P2P機構等，例如玖富及宜信；
電商旗下金融科技公司：京東金融、螞蟻金服等；
互聯(lián)網(wǎng)巨頭旗下金融科技公司：度小滿(mǎn)金融、騰訊云等；
銀行系金融科技公司：銀聯(lián)智策、建行金科等；
企業(yè)服務(wù)類(lèi)：系統服務(wù)商、技術(shù)提供商、數據中介商等，例如同盾及百融；
支付機構旗下金融科技公司：天翼征信：新顏征信等。
這些機構擁有場(chǎng)景、資金、放貸業(yè)務(wù)三者全部或者其中一塊要素，這些要素決定了其在大數據風(fēng)控的競爭壁壘。
場(chǎng)景代表有源源不斷的數據，及精準的客群畫(huà)像，可以無(wú)成本或低成本用于風(fēng)控業(yè)務(wù)；
資金代表了可以隨意切進(jìn)任一借貸場(chǎng)景，獲取數據及影響產(chǎn)品形態(tài)；
放貸業(yè)務(wù)表示在特定場(chǎng)景有一定的用戶(hù)借貸表現的數據及基礎的風(fēng)控能力，部分機構的成熟風(fēng)控能力還可以直接對外輸出變現，切入到體系外的場(chǎng)景獲取更多的數據。
因此，數據量級、數據成本、風(fēng)控經(jīng)驗、資金風(fēng)險承受能力綜合決定了一家機構在大數據風(fēng)控是否有足夠的競爭力。
大數據風(fēng)控機構存在的意義
個(gè)人借貸金融板塊的大數據風(fēng)控行業(yè)的前景，主要可以看2方面，一個(gè)是不含房貸的國內消費金融市場(chǎng)規模及滲透情況，只要消費金融市場(chǎng)的存量客戶(hù)，有復貸需求，且增量客群還有轉化空間，代表著(zhù)借貸業(yè)務(wù)是持續發(fā)生的，則這里對風(fēng)控的需求是持續不斷的。
我國個(gè)人消費金融的市場(chǎng)規模從2013年的12億到2018年的將近38億，翻了3倍有多，而不含房貸的規模到2018年則到了8億，滲透率為22.36%，如果到2020年滲透率可以提升2.5%，則市場(chǎng)規模有個(gè)3.5萬(wàn)億的提升。這個(gè)空間足夠眾多公司的在此競爭。
大數據風(fēng)控機構其中的一個(gè)收入來(lái)源就是數據接口的調用次數計費，這個(gè)調用次數息息相關(guān)的是借貸用戶(hù)數量。而央行內收錄的大部分信貸記錄用戶(hù)都是屬于銀行等相對高質(zhì)量用戶(hù)群體，這些群體都有可能下沉到非銀系的互聯(lián)網(wǎng)金融中發(fā)生貸款行為，同時(shí)不在央行體系的信貸用戶(hù)，都是互聯(lián)網(wǎng)消費金融機構的潛在客戶(hù)。通過(guò)央行查詢(xún)量，可以側面知道在銀行體系信貸需求的用戶(hù)數量，這部分用戶(hù)80%以上是無(wú)法獲取銀行體系的貸款的，因此理論上是可以成為消費金融機構的潛在客群。2015年的6.3億次查詢(xún)到2018的17.6億次查詢(xún)，說(shuō)明需要信貸的用戶(hù)非常多，但這么大的查詢(xún)量，有信貸記錄人數才增加了1億，說(shuō)明大部分用戶(hù)都無(wú)法獲得貸款或者非常需要貸款，會(huì )同時(shí)在多個(gè)機構申請貸款，才會(huì )每人產(chǎn)生近10次的查詢(xún)次數。
處于消費金融產(chǎn)業(yè)鏈什么位置
已知大數據風(fēng)控機構在消費金融場(chǎng)景中是非常有前景的，我們了解下其在消費金融產(chǎn)業(yè)鏈中的角色及功能，消費金融產(chǎn)業(yè)鏈的角色包括：
監管機構：銀保監會(huì )、中國人民銀行等；
消費金融服務(wù)提供商：商業(yè)銀行、電商平臺、持牌公司、分期平臺、非持牌機構；
資金提供方：自有資金、信托、ABS、銀行借貸、同業(yè)拆及P2P；
第三方支付機構：負責提供支付通道，給予消金機構放款或者代扣還款；
催收或不良資產(chǎn)機構：負責貸后逾期不還及失聯(lián)客戶(hù)；
消費者：不同場(chǎng)景的消費需要的資金需求是不一樣的；
風(fēng)控及征信機構：負責提供大數據風(fēng)控服務(wù)，包括數據、技術(shù)服務(wù)、模型策略等。
除了消費者外，產(chǎn)業(yè)鏈中的各個(gè)角色都有附加風(fēng)控及征信機構角色的可能，對外輸出大數據風(fēng)控能力。
個(gè)貸風(fēng)控場(chǎng)景及解決方案
獵人將消費金融大數據風(fēng)控場(chǎng)景分為5個(gè)環(huán)節6個(gè)應用場(chǎng)景，
5個(gè)環(huán)節包括反欺詐、身份核驗、貸前審核、貸中監控及貸后催收；
6個(gè)應用場(chǎng)景分別對應不同的環(huán)節：
反欺詐環(huán)節：對申請借貸的用戶(hù)群體進(jìn)行反欺詐識別，識別能力主要依賴(lài)于風(fēng)險名單，高危名單（在逃、黃賭毒、涉案）、法院失信被執行人等名單，另外還有虛擬手機號、風(fēng)險IP、風(fēng)險地區等名單，通過(guò)名單進(jìn)行反欺詐識別。
再深入點(diǎn)，可以在用戶(hù)使用的設備端進(jìn)行反欺詐識別，查看是否是風(fēng)險設備；還可以通過(guò)群體關(guān)聯(lián)，找出是否團伙欺詐行為，例如申請集中在一個(gè)IP地址，一個(gè)戶(hù)籍地，通訊錄都有同一個(gè)人聯(lián)系方式等。
身份核驗環(huán)節：進(jìn)行借貸同行業(yè)身份核驗。在反欺詐識別過(guò)程中，無(wú)風(fēng)險用戶(hù)來(lái)到身份核驗環(huán)節，這里可以通過(guò)身份證2要素接口，核驗用戶(hù)的姓名身份證號是否正真實(shí)；通過(guò)活體識別判斷是否用戶(hù)本人在操作；通過(guò)運營(yíng)商核驗接口，核驗用戶(hù)的姓名身份證手機號是否一致，手機號是否本人實(shí)名使用；通過(guò)銀行卡核驗，核驗用戶(hù)的提供的銀行卡是否本人，防止貸款成功后，貸款資金到他人賬戶(hù)被冒用。
貸前審核環(huán)節：
授權信息獲取，針對身份核驗通過(guò)的用戶(hù)，進(jìn)行有感知或無(wú)感知的必要信息獲取，為后續模型評分準備好數據。無(wú)感知獲取的包括多頭借貸數據、消費金融畫(huà)像數據、手機號狀態(tài)和時(shí)長(cháng)數據等；有感知（需要用戶(hù)提供相關(guān)賬戶(hù)密碼）獲取的數據有：運營(yíng)商報告、社保公積金、職業(yè)信息、學(xué)歷信息、央行征信等。
借貸用戶(hù)的分層及授信，針對以獲取的用戶(hù)相關(guān)數據，根據不同的算法模型輸出針對用戶(hù)申請環(huán)節的評分卡、借貸過(guò)程的行為評分卡、授信額度模型、資質(zhì)分層等模型。不同機構對于不同環(huán)節的模型評分叫法不一樣，目的都是圍繞風(fēng)險識別及用戶(hù)資質(zhì)評估。
貸中監控：之前環(huán)節獲取的數據大部分還可以用于貸后監控，監控各項正常指標是否往不良轉變，例如本來(lái)無(wú)多頭借貸情況的，申請成功貸款后發(fā)現該用戶(hù)在別的地方有多筆借貸情況，這時(shí)可以將該用戶(hù)列為重點(diǎn)關(guān)注對象，防止逾期。
貸后催收：此時(shí)需要催收的主要針對失聯(lián)部分客戶(hù)，這部分客戶(hù)在貸款時(shí)填寫(xiě)的號碼已經(jīng)不可用，需要通過(guò)大數據風(fēng)控公司通過(guò)某些手段獲得該客戶(hù)實(shí)名或非實(shí)名在用的其他號碼，提高催收人員的觸達幾率。
大數據風(fēng)控常用的數據類(lèi)型
大數據風(fēng)控離不開(kāi)數據，這些數據獵人將主要的7大類(lèi)型，這7大類(lèi)型的存在主要有2大原因：
一是這些數據維度基本可以直接或間接體現用戶(hù)的還款能力、負債情況、信用情況及其他潛在風(fēng)險，大部分數據維度都已在金融信貸風(fēng)控環(huán)節得到有效的驗證，除了個(gè)別場(chǎng)景對于少部分類(lèi)型數據不太合適外。
二是這些數據都經(jīng)過(guò)標準化的處理，且在其體系內與合作的借貸機構客群最低的交叉比例超過(guò)40%以上，也就是借貸機構的100個(gè)用戶(hù)中可以在這個(gè)數據接口中查到其中40人及以上的數據。
還有一些原因是這些數據來(lái)源的更新頻率足夠滿(mǎn)足風(fēng)控公司的要求，特別是高風(fēng)險名單這些要求是實(shí)時(shí)的，而身份證要素這些則無(wú)需更新實(shí)時(shí)問(wèn)題也不大。
數據類(lèi)型主要有：
身份信息：身份證、銀行卡、手機卡、學(xué)歷、職業(yè)、社保、公積金；
借貸信息：注冊信息、申請信息、共債信息、逾期信息；
消費信息：POS消費、保險消費、淘寶消費、京東消費；
興趣信息：APP偏好、瀏覽偏好、消費類(lèi)型偏好；
出行信息：常出沒(méi)區域、航旅出行、鐵路出行；
公檢法畫(huà)像：失信被執行、涉訴、在逃、黃賭毒；
其他風(fēng)險畫(huà)像：航空鐵路黑名單、支付欺詐、惡意騙貸。
大數據風(fēng)控的數據源頭
大數據風(fēng)控需要的數據類(lèi)型這么多，那來(lái)源是哪里，或者說(shuō)這些數據掌握在哪些機構中？
身份證數據源頭：公安一所、公安三所、身份證信息查詢(xún)中心；
銀行卡數據源頭：各類(lèi)銀行、各地銀聯(lián)；
手機號數據源頭：移動(dòng)、聯(lián)通、電信；
學(xué)歷數據源頭：學(xué)信網(wǎng)；
社保公積金數據源頭：社保局、公積金管理中心；
借貸數據數據源頭：央行征信中心、有信貸業(yè)務(wù)的銀行、消費金融機構、小貸公司、P2P及有放貸業(yè)務(wù)的金融機構（保理機構）；
出行數據數據源頭：中航信、鐵路總局、出行APP、運營(yíng)商、有定位的APP；
消費數據：銀行、電商平臺、第三方支付、場(chǎng)景平臺；
興趣愛(ài)好數據源頭：運營(yíng)商、各類(lèi)PC平臺網(wǎng)站、各類(lèi)APP、搜索引擎、手機系統商。
其實(shí)以上源頭直接從事數據輸出業(yè)務(wù)的只是一小部分，原因是大部分源頭公司對數據合規輸出及場(chǎng)景管理無(wú)專(zhuān)門(mén)部分負責，而且數據業(yè)務(wù)盈利不是其主要的業(yè)務(wù)。因此活躍在大數據風(fēng)控行業(yè)，提供數據業(yè)務(wù)的是一些通過(guò)相關(guān)關(guān)系獲得代理權的數據代理商，及為這些源頭公司提供系統服務(wù)的系統商。
大數據風(fēng)控的實(shí)現方式是傳統風(fēng)控的專(zhuān)家經(jīng)驗模型及現今依賴(lài)算法模型兩種方式結合較多。原因是算法模型在大多數常規情況是可以準確識別風(fēng)險情況，但少部分特殊情況需要人工參與干涉修正及調優(yōu)的。
專(zhuān)家經(jīng)驗模型的流程是將遇到的新問(wèn)題（新申請用戶(hù)的資料）作為入參，風(fēng)控專(zhuān)家根據歷史出現的情況（不同客群的好壞表現）歸納起來(lái)，從中找出相關(guān)規律（A客群對應好的，B客群對應壞的，C客群沒(méi)遇到過(guò)，但可能是好的等），從而判斷新問(wèn)題可能發(fā)展的路徑情況（新客戶(hù)貸后是好的或者壞的）。
算法模型，主要依賴(lài)統計學(xué)公式，流程是將新數據（新申請用戶(hù)的資料）作為入參，算法模型（隨機森林、決策樹(shù)、邏輯回歸等）在大量的歷史客戶(hù)樣本喂養后，已經(jīng)可以區分出不同客群的好壞表現，從中而判斷新用戶(hù)在模型結果中對應的是好還是壞客戶(hù)分類(lèi)。這其中會(huì )引入第三方的數據源（KS 、IV、AUC等都是判斷第三方數據有效性的指標），看哪些數據能夠提升算法模型的識別準確率。
其實(shí)從流程看出，算法模型無(wú)非把人工經(jīng)驗環(huán)節換成了算法模型替代，以此實(shí)現批量找出能夠判斷好壞客戶(hù)的規律，并將其標準化。但遇到一些不在歷史數據中的情況時(shí)，算法模型就可能無(wú)效，需要人工參與調優(yōu)，為了解決新問(wèn)題算法模型表現不太好的情況，現在有機構嘗試用新的算法或邏輯去模仿人工調優(yōu)這個(gè)工作。
大數據風(fēng)控的產(chǎn)品形態(tài)
大數據風(fēng)控行業(yè)中最常見(jiàn)的產(chǎn)品形態(tài)有4種，
API接口：主要輸出裸字段、脫敏后字段或者評分值；
SDK：爬蟲(chóng)類(lèi)產(chǎn)品、設備指紋等；例如學(xué)歷爬蟲(chóng)接口，輸入用戶(hù)賬號密碼可以登錄學(xué)信網(wǎng)將用戶(hù)的學(xué)歷學(xué)籍信息爬取下來(lái)。
H5報告：用戶(hù)風(fēng)險報告、用戶(hù)評分報告等；
機器模型及決策引擎。
API接口及SDK一般是有風(fēng)控模型團隊機構需求較大，需要詳細字段入參來(lái)喂養模型；部分無(wú)模型團隊的機構，但有技術(shù)部門(mén)支持開(kāi)發(fā)的，一般喜歡直接采用API的評分或H5報告；而機器模型及決策引擎主要是有錢(qián)但不熟悉風(fēng)控行業(yè)或者現有技術(shù)團隊不熟悉大數據風(fēng)控的，會(huì )直接購買(mǎi)模型及決策引擎直接啟動(dòng)信貸業(yè)務(wù)。
以上的產(chǎn)品形態(tài)主要還是針對B端客戶(hù)，有些大數據風(fēng)控機構開(kāi)拓C端業(yè)務(wù)的推出APP內置報告的產(chǎn)品形態(tài)。
最后
大數據風(fēng)控是個(gè)很復雜的體系，其在個(gè)貸風(fēng)控領(lǐng)域的應用已相對成熟，這個(gè)場(chǎng)景的競爭現處于白熱化階段，已知這個(gè)細分市場(chǎng)的風(fēng)控產(chǎn)品的創(chuàng )新已經(jīng)到了一個(gè)瓶頸，無(wú)論機構大小只能?chē)@數據覆蓋率及風(fēng)控識別能力兩個(gè)維度進(jìn)行優(yōu)化。同時(shí)由于有消費金融需求的個(gè)體基本都得到了剛好甚至超出其還款能力的信貸服務(wù)，因此開(kāi)拓新客群的獲客成本明顯高于前兩年，這是大多金融機構合規產(chǎn)品獲利能力無(wú)法覆蓋的，規模維穩甚至緊縮的情況導致提供個(gè)人風(fēng)控的大數據風(fēng)控機構的收入水平其實(shí)在下降。
另一個(gè)狀況是針對小微企業(yè)端的風(fēng)控服務(wù)重新被大數據風(fēng)控機構重視并逐漸加大研發(fā)力度，望在小微企業(yè)風(fēng)控的白熱化到來(lái)前，先占據一定的市場(chǎng)規模，形成有力的壁壘活下去。
以上就是關(guān)于pos機風(fēng)控金,個(gè)人金融借貸場(chǎng)景下的大數據風(fēng)控行業(yè)分析及應用分析的知識，后面我們會(huì )繼續為大家整理關(guān)于pos機風(fēng)控金的知識，希望能夠幫助到大家！
