夜晚吹冷风
互联网消费金融因其虚拟性，主要风险集中在两方面，一是欺诈风险，一是信用风险。
针对互联网消费金融风险主要表现在欺诈风险和信用风险，因此核心的风险评估流程就是反欺诈和信用评估。对于反欺诈来说，信息核实、高危人群拦截和批量识别是其核心风控手段。而对于信用风险的评估，说到底还是对其收入进行认定，也就是衡量其偿还能力。
互联网消费金融风控在流程上与传统风控一样，可分为贷前、贷中、贷后，但又有差异，因为业务的特点就是线上实时审批，也称之为“秒批”；贷前我们主要关注的是准入和授信两个环节，通俗地说就是贷前实时反欺诈和实时信用评估；贷中主要关注的是贷中异常的监控和贷中运营，比如好的客户我们要不断的进行调额；贷后主要关注的是催收，因为催收做得好，很多信用风险问题都可以解决。
大数据在风控中如何运用？
1、完善客户画像
客户画像就是对用户打标签，以表示不同属性的用户。例如打上性别标签、年龄标签、消费偏好标签。这点在电商行业已被广泛运用。
客户画像的原理是，通过样本数据学习不同标签用户的行为特征，再根据学习到的知识来将未知标签的用户进行分类。客户画像的应用面非常广泛。
该点可用于快速识别白名单和黑名单，给予其余中间层客户的详细评级分类;利用大数据提高自动核准率，在电商中常用于大幅提升运营效率，也用于精准营销。在互联网金融的风险控制上则可用于征信评级，反欺诈风险控制以及动态调整级别和监控(增收和降低坏账率)、快速放贷和提升金融服务水平。
2、促进快速放贷
目前银行的放贷速度很慢，其主要时间是浪费在信用审核和人力上。因此一个完善的用户信用模型在这里至关重要。
银行主要是在申请环节和中间环节进行监控。申请环节的审核包括入学年限审核、是否有稳定工作、身份证+电话+居住地是否一致，民事诉讼公开列表是否出现申请人姓名等。比如你是经常用3G还是wifi，电话打得多还是上网流量用的多，旅游去向，机票航班；党派身份，家庭成员等。孩子在两岁以下风险较高，五岁~20岁风险度降低， 20岁以上、30岁以上风险再次增高，且需尤其注意是否用父母身份证申办信用卡。
网上购物比较多的信用评级在B/C/D之间，网上支付少转账多尤为注意（可能为变相套现）这种都是D-。依赖4G网络评级在CD，电话>上网评级在BC，党派身份评级：民主党>共产党>无党派
其实对于传统银行抑或互联网金融，还有一个非常无奈的痛点，就是数据同步的问题。各个平台都拿着自己的数据，数据不互通，是导致用户画像不完善的主要原因，如果能够打通行内外数据，就可以有效甄别优劣质客户，在行业联防联控抵制老赖的基础上，有效分析发现优质客户，实现超短期放贷。打通数据孤岛，建立更加完善的征信体系。
3、反欺诈功能
风险管理的核心应用在反欺诈上，金融行业的反欺诈验证，主要有以下三点：
（1）网络申请信用卡收入过分或故意夸大
（2）网络申请信用卡姓名，手机号码和身份证的一致性的校验
（3）是否存在交易欺诈或逾期记录
第一点：可以通过分析用户的社保数据、运营商数据、网络行为数据(职业、收入等预测画像…)来进行规避。
第二点和第三点：实时分析数据进而监测潜在风险并预警，实时监控系统内的各类数据。
简言之，大数据反欺诈功能就是通过对大数据的采集和分析，找出欺诈者留下的蛛丝马迹，从而预防欺诈行为的发生。其现实意义在于提升坏人的欺诈成本，在欺诈行为发生之前就将其制止，进而净化诚信体系。
事实上，之于消费金融领域而言，大数据风控也扮演着一个助推者的角色。得益于互联网、大数据、AI等技术的成熟，加之国内消费群体消费意识的转变觉醒，才最终推动我国消费金融行业全面爆发。未来，消费金融平台，将更加倚重于对于风险的控制，只有做好平台风控，消费金融才能良性发展。
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风控模型是在良好的建立风控体系、风控评定方式、评分机制等基础上，进行有效的数据分析及评分体系，就是建立常用的风控模型方式。目前来看，国内的消费金融搭建风控模型主要有两种方式：一是自己搭建，二是直接使用三方供应商。比如目前消费金融公司广泛使用的杭州同盾的风控产品和服务。当然，更多的消费金融公司都会选择将两者结合起来，优化模型，提升效果。
