問題：有小夥伴會問，金融最重要的就是做好風控，很多互聯網金融公司都提出通過大數據來提高風險控制能力，是如何做到的？ 我梳理了大數據助力互聯網金融風控的五個方面。
第一，信貸准入。在產品設計環節，將貸款申請人的互聯網數據作為重要的信貸准入標準，作為衡量還款能力和還款意願的重要輔助工具。記得當時嘗試使用過飛貸金融的產品，就是你通過手機號註冊完，如果你要申請貸款，需要填入你的身份證號碼、職業、年齡、是否結婚、工作地點等二三十個維度的信息，填完之後，可享受到快速完成申請貸款產品的體驗。有些貸款發放機構還接入了第三方徵信機構的互聯網信用數據，不過目前還不夠成熟。
第二，產品定價。互聯網金融公司可以通過貸款申請人的互聯網數據進行評分，分出等級，分數更高的申請人將能夠申請到更低利率或更高額度，其實這和你去銀行理財一樣，可想而知，金卡會員與普通用戶之間的待遇肯定是不一樣的。
第三，客戶群管理。傳統金融機構放款的依據一般還是固定資產和個人淨資產，而互聯網金融機構能夠利用大數據的優勢，描繪用戶畫像，明晰用戶的消費喜好，能準確地判斷出不同客戶群體互聯網行為和最終還款行為的相關性，進行系統的客戶群管理。如果能分析各群體客戶的違約率和群體願意接受的貸款金額以及支付的利率，就可以對整個機構的盈利有較好的把控能力，更好地平衡風險和收益。
第四，貸款中與貸款後的動態監測。這是大數據風控相對於傳統風控來說比較有優勢的點。傳統風控模式下，貸中與貸後很難管理，對貸款的追蹤和監測需要耗費大量的人力，如需查看固定資產情況、定期與貸款人溝通看是否出現異常情況等。而大數據的使用可以大大減少成本，提高效率，如通過互聯網交易數據監測貸款的店鋪或者公司經營是否正常等，並對不同客戶採取不同的催收策略，能夠做到動態良性監測。
第五，貸款用途的控制。隨著線上支付的完善，對於線上產品服務提供商與消費者來說，都有可能成為線上貸款的客戶，如阿里小貸就是專門貸給淘寶平臺上的店家，花唄的錢就只能用來淘寶購物，京東白條的錢就只能用來京東購物，而這些平臺都可以通過後臺數據分析，來準確地確定貸款額度和判斷你的還款意願及還款能力。其他的一些類似垂直行業的車貸、教育培訓貸也都是如此。
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