數據並不可以改變風險，但是可以把風險量化。互聯網金融的風控，其實就是對數據的分析，數據越精準，風控能力就越強。也因此，大數據風控的應用倍受關注。
一、消費金融現狀
風控對於金融來說永遠是核心，無論是傳統金融還是互聯網消費金融。所謂風控，無外乎就是在一大堆看似正常的用戶中將一小撮“壞人”揪出來，因此這當中就會有“求真去偽”的問題。而談到風控，就一定要講數據。
傳統金融的風險控制，主要是基於央行的徵信數據及銀行體系內的生態數據依靠人工審核完成。互聯網的發展和大數據的崛起，有效地將徵信數據範圍做了很大的延伸，使得我們可以利用更多的非金融機構數據進行風險控制，這些數據可以更加全面地預測小額貸款的風險，這也是現如今大數據徵信市場一片火熱的主要原因之一。
二、消費金融風控體系
互聯網消費金融因其虛擬性，主要風險集中在兩方面，一是欺詐風險，一是信用風險。
△風控流程示意圖
針對互聯網消費金融風險主要表現在欺詐風險和信用風險，因此核心的風險評估流程就是反欺詐和信用評估。對於反欺詐來說，信息核實、高危人群攔截和批量識別是其核心風控手段。而對於信用風險的評估，說到底還是對其收入進行認定，也就是衡量其償還能力。
互聯網消費金融風控在流程上與傳統風控一樣，可分為貸前、貸中、貸後，但又有差異，因為業務的特點就是線上實時審批，也稱之為“秒批”；貸前我們主要關注的是准入和授信兩個環節，通俗地說就是貸前實時反欺詐和實時信用評估；貸中主要關注的是貸中異常的監控和貸中運營，比如信用好的客戶我們要不斷的進行調額；貸後主要關注的是催收，因為催收做得好，很多信用風險問題都可以解決。
三、大數據在風控中的升級應用
1.完善客戶畫像
客戶畫像就是對用戶打標籤，以表示不同屬性的用戶。例如打上性別標籤、年齡標籤、消費偏好標籤。這點在電商行業已被廣泛運用。
客戶畫像的原理是，通過樣本數據學習不同標籤用戶的行為特徵，再根據學習到的知識來將未知標籤的用戶進行分類。客戶畫像的應用面非常廣泛。
在互聯網金融的風險控制上則可用於徵信評級，反欺詐風險控制以及動態調整級別和監控(增收和降低壞賬率)、快速放貸和提升金融服務水平。
2.加速信貸審核
目前銀行的放貸速度很慢，其主要時間是浪費在信用審核和人力上。因此一個完善的用戶信用模型在這裡至關重要。目前已經有銀行在做微信申請信用卡，貸款的項目了。
銀行主要是在申請環節和中間環節進行監控。申請環節的審核包括入學年限審核、是否有穩定工作、身份證+電話+居住地是否一致，民事訴訟公開列表是否出現申請人姓名等。比如你是經常用3G還是wifi，電話打得多還是上網流量用的多，旅遊去向，機票航班；黨派身份，家庭成員等。孩子在兩歲以下風險較高，5歲~20歲風險度降低， 20歲以上、30歲以上風險再次增高，且需尤其注意是否用父母身份證申辦信用卡。
其實對於傳統銀行抑或互聯網金融，還有一個非常無奈的痛點，就是數據同步的問題。各個平臺都拿著自己的數據，數據不互通，是導致用戶畫像不完善的主要原因，如果能夠打通行內外數據，就可以有效甄別優劣質客戶，在行業聯防聯控抵制老賴的基礎上，有效分析發現優質客戶，實現超短期放貸。
3.反欺詐功能
風險管理的核心應用在反欺詐上，金融行業的反欺詐驗證，主要有以下三點：
1、網絡申請信用卡收入過分或故意誇大
2、網絡申請信用卡姓名，手機號碼和身份證的一致性的校驗
3、是否存在交易欺詐或逾期記錄
第一點：可以通過分析用戶的社保數據、運營商數據、網絡行為數據(職業、收入等預測畫像…)來進行規避。
第二點和第三點：實時分析數據進而監測潛在風險並預警，實時監控系統內的各類數據。
例如：用戶操作、交易流水、訪問記錄等如某內部工作人員在某段時間內操作存貸/匯交易的時間大幅度快於其歷史水平；比銀行平均水平也要快出很多；內部員工每個月由其自己賬戶向幾家銀行匯款或支付好幾家信用卡；美國這2-3年留學生臨到畢業之前的2-3個月，信用卡消費是歷史平均的好幾倍甚至更多(如果能結合網絡行為信息：查詢來源國工作，航旅公司機票那確定性…)美國留學生這個是個很經典的案例。
簡言之，大數據反欺詐功能就是通過對大數據的採集和分析，找出欺詐者留下的蛛絲馬跡，從而預防欺詐行為的發生。其現實意義在於提升壞人的欺詐成本，在欺詐行為發生之前就將其制止，進而淨化誠信體系。
大數據風控聽起來非常高大上，但在實際工作中也經常會遇到一味炒作概念的人，過分誇大其中機器學習和AI所能起到的作用，或者盲目追求高深複雜的算法。科學合理地利用好大數據，發掘大數據的價值，可以有效地幫我們控制金融風險。
中誠信徵信作為獨立第三方信用科技服務商，提供的服務核心價值是在數據基礎上的專業化建模、分析和解讀，旨在通過大數據、人工智能、機器學習與數據可視化等技術，幫助機構在風控過程中對數據進行深度分析處理、優化決策方案，不斷提升機構的風險控制能力，致力於打造全方位的大數據風控體系解決方案。
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