大数据风控是当前互联网金融行业最热门的话题之一。

什么是大数据风控？

大数据风控是指通过采集并分析大量数据，找出欺诈者留下的蛛丝马迹，从而预防其欺诈行为发生的风控模式。它的实质是提升欺诈者的欺诈成本，在欺诈行为发生之前就将其禁止。

企业在运用大数据进行风控时，需建立自身的云数据系统、风险评估模型、信用衡量体系、风险定价模型等核心产品，对自身体系内以及体系外用户的海量数据进行搜集分析，直接将数据模型应用到信贷业务中，实现完全以数据驱动产品及业务，实现企业风控的流程化、自动化。

大数据风控基本流程是怎样的？

大数据风控的基本流程主要分为四个部分：数据收集、行为建模、构建画像和风险定价。具体考核数据如下图所示：

大数据风控如何应用？

1、反欺诈领域

如果一个身份证号和一个名字还不足以让我认识你，那么你的设备号、IP地址、所在地、社交账号和电商购买信息，应该足以让我了解你是不是真正需要借款，还是只是身份证丢了被人盗用信息。

2、信贷准入审批及征信评分

房子、车子、工作和工资能够说明一个人的还款能力，但也赶走了很多资质差一些但也会准时还款的客户。加入更多维度的自动信贷审批将会帮助挖掘这部分客户的潜力。

3、风险定价

根据贷款申请人的互联网数据进行评分，分数更高的申请人将能够申请更低利率或更高金额。

风险管理不是把可能逾期的人拦在门外，而是即使把可能逾期的人放进来，却能获得更高的盈利。

4、贷中及贷后的动态监测

这是大数据风控相对于传统风控的优势之一。对于传统风控模式下的贷中、贷后管理来说，对一笔贷款的追踪和监测需要耗费很多人力，查看固定资产状况，亲自和贷款人定期沟通看是否有异常情况等等。

但大数据的使用可以减少部分的成本，而且更有时效性。如比对贷款申请人的IP地址有无异常，通过互联网交易数据监测贷款人的公司/店铺是不是正常经营等，并且对不同类型的客户使用不同的催收策略。

5、简化贷款审批程序

只需填写姓名、身份证号以及手机，就能够在15分钟内得到周转现金——已经不止一家互联网信贷公司能够提供这样的产品。

申请材料的简化并不意味着金融机构不再需要更多信息，而是这些信息不再从申请人本人处获取。在数据维度和处理速度方面，大数据风控完胜人工审批。

这不仅能够减少贷款审批的人力投入，还与互联网产品追求用户体验的价值观不谋而合，做到“零感知审批”。