與傳統的金融風控模式相比，大數據風控可以通過機器的大規模數據操作，完成大量用戶的貸款申請審核，提高工作效率。傳統財務的審核是手工完成的，效率會相對有限；大數據風控可以針對業務運營中的新情況、新數據快速叠代，增強模型的有效性；機器和軟件可以“24*365”模式工作，擺脫工作時間的限制。
互金公司推出大數據風控。
目前很多互金公司都在做大數據風控。虎嗅之前的文章在盤點其消費金融業務時，總結了BAT在大數據風控方面的技術。JD.COM也有相關的布局。
BATJ的大數據風險控制技術
除了BATJ這樣的大公司，近幾年興起並具有壹定規模的互金公司也在大力布局大數據風控，以網貸公司和貸款搜索平臺為主，大部分都推出了相關的大數據風控技術系統。
國內部分網貸公司和金融搜索公司的大數據風控技術。
此外，還出現了很多金融科技公司，開發大數據風控技術，開發大數據反欺詐模型和信用評估模型，向資金端或資產端有資源的金融企業輸出技術。這樣的企業也得到了資本的青睞。統計數據顯示，在過去的4個月裏，至少有8家輸出大數據風控技術的公司獲得融資，其中九方大數據、51信用卡、錢寶均被並購至B輪或以上。
從BAT這樣的大公司到互金領域的創業公司，都在努力研發大數據風控技術。大數據風控的價值可見壹斑。
什麽是大數據風控？
大數據風控模型的構建包括定義模型目標、定義目標變量、確定樣本、確定分析技術、建立模型、初步模型驗證、數據處理、模型叠代等環節。在采訪了錢寶CEO焦柯等業內人士後，我們發現核心工作包括三個方面，即獲取數據、建立模型、在實踐中優化模型和叠代。
數據來源
對於大數據風控業務，數據來源主要包括幾個部分:
壹是用戶申請時提交的數據信息，如年齡、性別、籍貫、收入狀況等。，可以了解用戶的基本情況，驗證用戶的身份；
二是用戶在使用過程中產生的行為數據，包括數據的變化、選擇和填充數據的順序、應用中使用的設備等。，可以通過用戶的行為進行特征挖掘；
三是用戶在平臺上積累的交易數據。如果公司運營時間長，可以積累更多與用戶貸款相關的數據，對判斷用戶信用會有很大價值；
第四是第三方數據，包括來自政府、公共事業、銀行等機構的數據，以及用戶在電子商務、社交網絡、在線新聞等互聯網應用中留存的數據。這類數據可以從多個角度展現用戶的特征，利用這些數據進行建模和分析，可以發現不同特征與信用水平之間的相關性。