大數據風控的價值已經不用再多介紹了。這已經成為互金公司的核心競爭力，也是互金區別於傳統金融的重要特征。互金公司能夠為傳統金融機構所不能服務的人群提供普惠金融服務，基於大數據的風控手段功不可沒。通過全方位收集用戶的各項數據信息，並進行有效的建模、叠代，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 。
相比於傳統金融的風控模式，大數據風控可以通過機器的大規模數據運算，完成大量用戶的貸款申請審核工作，提升工作效率。傳統金融的審核由人工完成，效率會相對有限；大數據風控可以針對業務運行中出現的新情況、新數據進行快速叠代，增強模型的有效性；機器和軟件可以“24*365”模式工作，擺脫工作時間的限制。
互金公司發力大數據風控
目前很多互金公司都在做大數據風控，虎嗅之前的文章對BAT在消費金融業務進行盤點時總結了BAT在大數據風控方面的技術。京東也有相關的布局。
BATJ的大數據風控技術
除了BATJ這樣的大公司，近年來新興起的已經具備壹定規模的互金公司也大力布局大數據風控，以網貸公司和貸款搜索平臺為主，大多推出了相關的大數據風控技術體系。
國內部分網貸公司與金融搜索公司的大數據風控技術
除此之外，還湧現了不少做大數據風控技術的金融科技公司，開發大數據反欺詐模型和信用評估模型，向資金端或資產端有資源的金融企業輸出技術。這類企業也不斷獲得資本青睞。統計顯示，近四個月內，至少有8家做大數據風控技術輸出的公司獲得融資，其中九次方大數據、51信用卡、用錢寶都已融到B輪以上。
從BAT這樣的大公司，到互金領域的創業公司，都在著力研發大數據風控技術。大數據風控的價值可見壹斑。
大數據風控具體是怎樣的？
大數據風控模型的構建，包含了明確模型目標、定義目標變量、確定樣本、確定分析技術、構建模型、模型初步驗證、數據處理、模型叠代等環節。我們專訪了用錢寶CEO焦可等業內人士後發現，核心工作包括三方面，即獲取數據、建立模型、模型在實踐中優化、叠代。
數據的來源
對於大數據風控業務而言，數據來源主要包括幾部分：
壹是用戶申請時提交的數據信息，如年齡、性別、籍貫、收入狀況等，這些數據可以了解用戶的基本情況，驗證用戶的身份；
二是用戶在使用過程中產生的行為數據，包括資料的更改、選填資料的順序、申請中使用的設備等，可以通過用戶的行為來進行特征挖掘；
三是用戶在平臺上累積的交易數據，如果公司運營比較久的話，可以累積比較多的用戶借款相關數據，這類數據對於判斷用戶信用會有很高的價值；
四是第三方數據，包括來自政府、公用事業、銀行等機構的數據，以及用戶在電商、社交網絡、網絡新聞等互聯網應用上留存的數據。這類數據可以從多角度展示用戶的特征，利用這些數據進行建模分析，可以找出不同特征與信用水平之間的相關性。