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文/Sherrie 源自知乎
大数据风控在金融业领域的提出，就不得不提到它与传统风控模式的比较。
传统信贷模式下：金融机构对客户的资质评价多依赖于客户提供的申请材料。
大数据风控最终希望达到的效果是：申请材料的简化并不意味着金融机构不再需要更多信息，而是这些信息不再从申请人本人处获取，而是从人们生活轨迹中发掘有信贷价值的数据，依此进行风险管理（正与互联网产品追求用户体验的价值观不谋而合）。
目前，大数据可以从以下几个方面帮助互联网金融的风控：
1、信贷准入
在产品设计环节，将贷款申请人的互联网数据作为重要的信贷准入标准，作为衡量还款能力和还款意愿的重要辅助数据。
比如，关联的社交账号必须有一定数量的好友，正常使用非死号。贷款发放机构还开始接入第三方征信机构的互联网信用数据（虽然还非常不成熟）。
2、产品定价
根据贷款申请人的互联网数据进行评分，分数更高的申请人将能够申请更低利率或更高金额。
3、客户群管理
其实别说大数据，如果仅仅能做到客户数据的系统整理和分析，就已经可以完成很多事情。传统银行的数据很多，但质量参差不齐，几十年的数据储存系统也不是说变就能变，不同数据库之间的联系也很弱。
但如果互联网金融机构能够利用大数据的优势，描绘用户画像，清楚用户的消费喜好和生活轨迹，就能推断不同客户群体的这些互联网行为和最终还款行为的相关性，进行系统的客户管理。
设想，如果能分析各群体客户的违约率（贷款机构的风险成本）和群体愿意接受的贷款金额和利率（贷款机构的收益），就能够对整个机构的盈利有更好的把控能力。说到底，风控就是平衡风险成本和收益。
4、贷中及贷后的动态监测
这是大数据风控相对于传统风控的优势之一。对于传统风控模式下的贷中、贷后管理来说，对一笔贷款的追踪和监测需要耗费很多人力，查看固定资产状况啊，亲自和贷款人定期沟通看是否有异常情况等等。
但大数据的使用可以减少部分的成本。如比对贷款申请人的IP地址有无异常，通过互联网交易数据监测贷款人的公司/店铺是不是正常经营等，并且对不同类型的客户使用不同的催收策略。
5、贷款用途控制
随着线上支付的完善，我们能在互联网上买的东西，使用的服务越来越多。这也就意味着，每个这样的服务/产品提供商都有潜力成为线上贷款的入口，而大数据就是背后的功臣。花呗就是一个很好的例子。
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