隨著國民理財意識的不斷提升，越來越多的理財訴求亟待滿足，而這其中最為核心的問題是
如何通過數據的積累來完善財富管理機制。大數據對於金融業來說，最大的價值在於推動金融機構的戰略轉型，能夠降低金融機構的管理和運行成本，讓人們越來越清楚的認識到數據就是資產，數據就是價值。
數據風控即大數據風險控制，是指通過運用大數據構建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示。傳統的風控技術，多由各機構自己的風控團隊，以人工的方式進行經驗控制；
但隨著互聯網技術不斷髮展，整個社會大力提速，傳統的風控方式已逐漸不能支撐機構的業務擴展；
而大數據對多維度、大量數據的智能處理，批量標準化的執行流程，更能貼合信息發展時代風控業務的發展要求;越來越激烈的行業競爭，也正是現今大數據風控如此火熱的重要原因。
互聯網金融大數據的採取渠道主要是通過對流量較大的平臺以及同類大平臺上的數據進行挖掘，並建立信用評級發放金融產品，其次便是一些互聯網金融公司主動將數據貢獻給第三方徵信機構，再對這些徵信數據進行分享，不過值得注意的是，這只是一部分的數據，並不是每家企業都願意將數據無條件奉獻的。
大數據風控利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險，能夠有效的減少投資人的投資風險。
風控管理從來不是單純的控制風險，風控管理是風險與利潤的平衡，你不可能消除所有的風險，風險控制到一定程度之後，要想再前進一步，需要投入非常大的成本，可能是人力的成本，也可能是其他的成本，這時候利潤勢必是要下降的，我們要做的就是在一定條件下追求最大的利潤。
與傳統的風控相比，大數據風控在一些企業應用比較多，有時候並不是大數據風控有多麼好，而是大數據風控在同樣的條件下，極大的降低了風險管理的成本。
在明確我國金融體質的現狀，瞭解用戶的金融需求，結合大數據和人工智能處理更廣泛的金融用戶問題，創新大數據風控體系。風控管理從資產端的合作方開始，甄選優質的合作機構，專業人員的操作和科學風控流程的把關，多層次篩選最大限度的剔除潛在風險。
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有了好的流程，還需要一支高素質的團隊去執行和實施，業務人員尤其是基層業務人員素質滿足不了業務發展的需求是信貸機構面臨的普遍問題，通過參加培訓提升管理人員及業務人員的素質是風險管理的重要環節。
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