大数据风险控制是互联网金融业最热门的话题之一。
大数据风险控制是什么？
大数据风险控制是指通过收集和分析大量数据，找出欺诈者留下的线索，防止其欺诈的风险控制模式。其本质是增加欺诈者的欺诈成本，并在欺诈发生前禁止欺诈。
企业在使用大数据风险控制时，需要建立自己的云数据系统、风险评估模型、信用测量系统、风险定价模型等核心产品，收集和分析系统内外用户的大量数据，直接将数据模型应用于信贷业务，实现产品和业务的完全数据驱动，实现企业风险控制的过程和自动化。
大数据风险控制的基本流程是什么？
大数据风险控制的基本过程主要分为数据收集、行为建模、肖像构建和风险定价四个部分。具体评估数据如下图所示：
如何应用大数据风险控制？
1.反欺诈领域
假如一个身份证号码和一个名字不足以让我认识你，那么你的设备号码，IP地址、地点、社交账户和电子商务购买信息应该足以让我知道你是否真的需要贷款，或者只是身份证丢失了被盗的信息。
2、信贷准入审批及征信评分
房屋、汽车、工作和工资可以显示一个人的还款能力，但也可以赶走许多资格较差但会按时还款的客户。增加更多维度的自动信贷审批将有助于挖掘这些客户的潜力。
3、风险定价
根据贷款申请人的互联网数据，分数较高的申请人将能够申请更低的利率或更高的金额。
风险管理不是阻止可能逾期的人，而是让可能逾期的人获得更高的利润。
4.贷中贷后动态监测
这是大数据风险控制相对于传统风险控制的优势之一。对于传统风险控制模式下的贷款中后管理，跟踪和监控贷款需要大量的人力，检查固定资产，定期与贷款人沟通，看看是否有异常情况等。
但大数据的使用可以降低部分成本，更及时。例如，比较贷款申请人IP地址是否异常，通过互联网交易数据监控贷款人的公司/店铺是否正常运营，并对不同类型的客户采用不同的催收策略。
5.简化贷款审批程序
只需填写姓名、身份证号码和手机，就可以在15分钟内获得周转现金——不止一家互联网信贷公司可以提供此类产品。
简化申请材料并不意味着金融机构不再需要更多的信息，而是不再从申请人本人那里获得。在数据维度和处理速度方面，大数据风险控制优于人工审批。
这不仅可以减少贷款审批的人力投入，而且符合互联网产品追求用户体验的价值观，实现零感知审批。
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