如今的「大資料風控」這一詞，或許就如五年前的「引力波」、一年前的「青蒿素」一樣，尚處於乙個初生試水、萌芽之姿的階段，機遇與挑戰並存。不可否認地存在魚龍混雜、亂象叢生的問題，」掛羊頭賣狗肉」有名無實的事例也有，對於一些沒有核心資料卻吹噓資料風控的大忽悠平台我們當然要擦亮火眼金睛。
做大資料風控本要求的是硬技術，誰能真正掌握誰才能扎根發展，行業內已經出現了一些有益的探索，顯示了用大資料做風控的優勢。
大資料目前市場的大資料風控系統現狀是：大公司通過大資料探勘，自建信用評級系統;小公司通過資訊分享，借助第三方獲得信用評級諮詢服務。
已有的風控大致分為兩種模式，一種是類似於阿里的風控模式，他們通過自身系統大量的電商交易以及支付資訊資料建立了封閉系統的信用評級和風控模型;另外一種則是眾多中小網際網路金融公司通過貢獻資料給乙個中間徵信機構，再分享徵信資訊。
那麼，哪些資料才是風控所需的呢?
1、電商大資料
電商平台能夠累積大量的交易資訊，可作為信用評級參考的原材料。
阿里金融是利用電商大資料進行風控的領頭羊，在很多行業人士還在雲裡霧裡的時候，阿里已經建立了相對完善的大資料探勘系統。通過阿里巴巴、**、天貓、支付寶等積累的大量交易支付資料作為最基本的資料原料，再加上賣家提供的銷售資料、銀行流水、水電繳納等情況作為輔助資料原料。所有資訊彙總後，將數值輸入網路行為評分模型，進行信用評級。
2、 信貸記錄大資料
小貸類**積累的信貸大資料報括信貸額度、違約記錄等等。但單一企業缺陷在於資料的數量級別低和地域性太強。還有部分小貸**平台通過線下採集資料轉移到線上的方式來完善信用資料。這些特點決定了如果單兵作戰他們必定付出巨大成本。因此，貢獻資料、共享資料的模式正逐步被認可，抱團取暖勝過單打獨鬥。
3、社交**大資料
社交大資料是風控大資料的乙個重要組成部分。通過社交人際網路關係資料和生活圈中其他如水電煤繳費資訊、信用卡還款資訊、支付和交易資訊等，可以多方面地反映出使用者的習慣偏好、價值取向、人際交往、信譽度和活躍度等資訊。
利用社交**大資料進行網路借貸風控的典型是美國的lending club。lending club於2023年在facebook上開張，通過在上面鑲嵌的一款應用搭建借貸雙方平台，利用社交網路關係資料和朋友之間的相互信任聚合人氣。借款人被分為若干信用等級，但是卻不必公布自己的信用歷史。
4、信用卡借記類資料
5、消費資料
第三方支付類平台做風控的機遇在於，能基於使用者的消費資料做信用分析。支付的方向、每月支付的額度、購買產品品牌都可以作為信用評級的重要參考資料。
6、生活服務類資料
生活服務類**的大資料如水、電、煤氣、有線電視、**、網路費、物業費交納平台則客觀真實地反映了個人的基本資訊，是信用評級中一類重要的資料型別。
大資料的海量也就意味著，對資料的理解和對有效資料的挑選非常重要，並非所有資料都是風控有用資訊。要選取哪些資料原料進行挖掘，什麼資料才是金融風控真正所需的，對資料的型別和實效性都要有所考量。
17年前，很多人認為網際網路是泡沫，現在證明網際網路沒被高估;7年前，很多人認為電子商務是泡沫，但今天中國已經有幾億人的電商市場。
如今，大資料風控方興未艾，也伴隨著一些泡沫，但只要它朝著健康的方向發展，未來已來。大資料的相關理論與分析方法，很好地彌補了資料獲得的時間連續性、資料的地理位置分布、資料樣本的覆蓋程度等傳統分析方法中的不足，其精準度更高、覆蓋面更廣和響應速度更快的特點，運用到風險防控中大有裨益。大資料風控本身並非是忽悠，是真的具有發展的潛力，只是其研究還更待成熟。
消費金融大資料風控架構
1.1 信用風險 根據銀行業的風險理論，信用風險是指借款人因各種原因未能及時 足額償還債權人或銀行貸款而違約的可能性。信用風險的風控重點在於，甄別客戶違約的原因究竟是還款能力，還是還款意願問題。如果客戶真的由於各方面的原因，暫時不具備還款能力，這是概率問題。即使發生了，處置起來也不會有什麼損失。而如...
大資料風控案例（總結他人）
於 一 行業背景 1.1風控行業背景 當前，經濟下行導致中小企業經營成本不斷增加嗎，產品銷售 因結構原因和市場原因相對走低，企業利潤空間被進一步壓縮，許多中小企業陷入經營困境，導致企業經營風險加大 連鎖性風險陡增 潛在信用風險上公升 企業主的道德風險聚公升。一些重點領域的銀行等金融機構信貸風險進入了...
大資料風控在信貸行業的應用
大資料風控是基於龐大的資料通過技術方式構建模型對借款人進行風險控制和風險提示，風控的目的是對好壞使用者進行識別從而降低損失，對使用者資質進行分層從而獲取更大的利潤。目前，大資料風控主要圍繞以下幾個方面展開 1.驗證申請人身份 對申請人身份 運營商 銀行卡 學歷等方面的資訊進行核驗，呼叫活體識別，身份...