① 大數據風控有哪些優點
風控是金融行業的核心業務，大數據風控是對多維度、大量數據的智能處理，批量標准化的執行流程，通過全方位收集用戶的各項數據信息，並進行有效的建模、迭代，對用戶信用狀況進行評價，可以決定是否放貸以及放貸額度、貸款利率 。大數據風控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。比如淺橙科技，他們有自主研發的HAS風控體系，以風控技術、大數據應用技術為核心，搭建了大數據機器學習架構，能夠用先進的人工智慧和機器學習技術進行自主挖掘，迭代更新，為金融機構和用戶提供更專業、更智能的服務。
大數據風控優勢
01 數據量大
這也是大數據風控宣傳的活字招牌。 根據公開資料，螞蟻金服的風控核心CTU 投入了2200多台伺服器，專門用於風險的檢測、分析和處置。每天處理2億條數據，數據維度有10萬多個。
02 數據維度多
傳統金融風控與大數據風控的顯著區別在於對傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。比如阿里巴巴的網購記錄，京東的消費記錄等等。
03 雙重變數降低主觀判斷誤差
大數據風控在運行邏輯上不強調強因果關系，而是看重統計學上的相關性。
除了傳統變數（即傳統網貸公司房貸審批的經驗判斷），還納入了非傳統變數，將風控審核的因果關系放寬到相關關系，通過互聯網的方式抓取大量數據之後，進行系列數據分析和篩選，並運用到風險審核當中去。這樣不僅能簡化風控流程，提高審批效率，而且能有效避免因為認為主觀判斷的失誤。
04 適用范圍更廣
中國的互金服務的客群可簡單分為：無信貸歷史記錄者和差信貸歷史記錄者。他們沒有徵信報告或金融服務記錄，對傳統金融機構而言，他們的風控審核助力有限，同理，學歷、居住地、借貸記錄這些傳統的強金融風控指標可能在面對無信貸記錄者和差信貸記錄者時都會面臨同樣的問題。而互金公司可可以通過其他方式補充新的風控數據來源，並且驗證這些數據的有效性。