大数据作为21世纪的“钻石矿”，对于互金行业的重要性已经不言而喻，大数据技术在风险控制领域的应用非常广泛。很多人可能会认为:只要数据量“大”，数据维度“多”，就会有最强大的风控体系和行业最低的坏账率。而事实上，做大数据风险控制是一件非常细致的事情，拥有数据并不意味着拥有一切，重要的不单是数据本身，分析、处理和应用这些数据才更有价值的。

传统的信贷风险控制模型里，贷前、贷中、贷后，三个过程中，贷前是审查中最具价值的，而对贷中、贷后环节的重视程度相对较低。而大数据除了可以帮助互联网金融企业做好传统的贷前审核，还可以通过大数据技术，对数据维度和数据特征进行充分的处理，在贷中、贷后环节更具深度更具广度地做好风险控制。

例如，金融机构使用大数据来监控某一地区的企业经营状况。如果在一段时间内出现异常，该机构将派人调查原因，这个方法是常见的传统风控方法。但是大数据的便利,除了减少劳动力成本,更重要的是,通过大数据多维度的交叉核验，行为数据异常分析，可以发掘更多的判断依据，然后监测预警。

智眼现金贷系统搭载的AI大数据智能风控通过机器学习及人工智能处理技术，采用最前沿的建模算法等，将识别异常交易的速度缩短到‘亚秒’级，可以在欺诈交易发生同时就能够做出判断，直接拦截异常交易。

大数据可以给出结论，但给不了解释，只有把数据通过可视化效果呈现出来，并对其进行分析，才能找出真正的答案。我们面对复杂的数据问题时，首先把数据关联起来，再利用人工智能、机器学习等各种算法，从数据的视角洞察消费生活的方方面面，打造精准合理的数据分析结果。

机器学习是人工智能的核心能力之一，作为一个人工智能系统，惊蛰智能风控引擎拥有极强的机器学习能力，可以随着用户行为对应人数的增加，不断调整策略，持续迭代模型，定期进行优化调整。因此，做好大数据风险控制是一件非常细致的事情。它的秘密不在于数据本身，而在于对数据的理解分析，这个就非常需要专业人士处理，不是一个软件开发程序员，一个金融专业的人能解决的，需要综合性人才，对金融，互联网，企业管理和法律会计知等比较了解，一定要有实操风控经验，至少7年以上。

1，为什么需要大数据做风控：因为小贷公司无法上传人行征信，也无法查询人行征信，只能通过其他数据辅助判断。

2，定义“欺诈”的概念，然后做反欺诈。欺诈每个公司定义不一样，当然后续的反欺诈措施就不一样的。我个人认为的欺诈有以下几个方面：1，身份欺诈，就不是本人申请的，冒用别人身份申请的。2，不管他有没有还款能力，但是没有还款意愿的群体，说白了就是那些撸贷专业户，他们有些人可能很有钱但就是不还。因为不上人行征信，所以有些人敢不还。

剩余的群体就包含了有还款意愿也有还款能力的正常群体和有还款意愿但没还款能力的群体。

3，风控要做什么：

我认为风控主要做反欺诈即可，也就是把控好上述欺诈定义里的两点，第一点是比较容易的一点，这里就不多说了，技术比较成熟了。但是第二点就很难去把控。

所以互联网小贷公司会找一些大数据公司通过各种技术和渠道获取到很多很多信息，例如你的公积金，社保，电商，网上行为轨迹，火车航班记录，学信网，其他贷款记录（多头记录），通话记录，通话详单，通讯录，甚至短信（现在已经获取不到了）等等，几乎你能想到的个人隐私他们都能想办法得到。但是，这么花里胡哨，有用么？

很多申请人会伪装，就像有些人面试的时候很牛逼，真正一到公司里却连试用期都过不了就被淘汰了，这就是因为他在面试的时候伪装了，或许夸大了自己能力，也可能虚构了自己的经验等等。贷款申请人也一样，专业的撸贷人经过多次申请测试，基本能探清楚你设置的一些拦截规则，也知道你们小贷公司想给哪些人群放贷，他们就针对性的去伪装。这就是为什么有些公司明明使用了很多大数据，并且将一些有用的字段入了模，KS还挺高，但最后不良率还是那么高的一个原因。

而且，现在谁还没有支付宝和微信账号？真正有借款需求，有还款意愿的好人，基本都很在乎借款利率的高低，他们第一选择都是借呗和微粒贷（银行或信用卡的现金贷这里就不说了），而被借呗和微粒贷淘汰的人群才会流入普通小贷。

南方航空的大数据管理，一些平台公司的大数据管理都是有缺陷的，做大数据的人，也没有专业的法律和金融常识，就进入这个领域负责风险管理，水平有限，当然和这个公司收入来源有直接的关系，企业主要盈利是接受外包数据。

一家企业的风险管理是否健全，主要看这个公司对财务和法律的重视以及管理这个法务部财务部或者合规部风险管理部门的负责人的水平和公司的执行董事的能力。