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与传统银行风控模式相比，大数据风控所需数据量更大，数据时效性更强、数据维度更多、数据处理更快。为了应对这些问题，需要应用的新技术包括大数据采集和处理、机器学习、生物特征识别、自然语言处理、用户画像等，其应用的场景也涵盖了贷前准入、贷中审批和贷后管理几个方面。
大数据风控的覆盖流程
大数据覆盖信贷领域各个流程，重点是获客、身份验证和授信环节，贷中后环节。
获客环节建立用户画像，跟踪用户完整生命周期;
身份验证环节，通过身份验证，活体识别等技术解决申请人是否本人的问题，关联分析则是利用图关联技术，找出欺诈团伙;
授信环节汇聚多方数据源，通过建模进行风险定价，金融科技服务商输出信用评分给机构使用;
贷中后环节，主要是排查异常客户，及时报警，以及客户失联修复等。
大数据风控在信贷中应用
当前的信贷审批流程主要分为人工审核和自动审核，对于客户资质好，信用好的客户，只要能通过负面信息，欺诈信息，信用评估，那么系统自 动审批通过。对负面信息和欺诈风险没有通过的客户，系统可以自动拒绝或者申请人工复核，对于信用评分不高的客户，需要人工介入审核。
大数据行业存在的问题
各个大数据公司在数据收集和清洗方式不同，会造成数据污染，这样输出的数据会有一定的不准确性。
目前公民数据主要来自于线下收集和网络行为记录，数据的存在一定的滞后性，单纯线下收集的数据存在一定的延迟性。
壹技提醒大家：大数据还处于发展初期，目前比较大的问题还是数据量不够大，不够全，以及如何协调数据开放和公民隐私之间的矛盾，未来还需要结合人工智能和区块链，物联网等技术，实现数据的不可篡改，数据收集及时等能力，从而更好为金融服务。
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