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其实相对于传统风控，大数据风控在建模原理和方法论上并无本质区别，只不过大数据风控是通过互联网的红利，采集到更多维的数据变量，通过分析数据的相关性来加强或者替代传统的强因果关系。
建模原理和方法论上并无本质区别
大数据风控即大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。要理解大数据风控，首先要把传统金融风控搞清楚。下面就以银行的信用卡部门为例，解析一下传统银行的信用审批流程
银行的信用审核，是以风控评分卡模型的自动审核为主，以人工审核为辅的模式，在需要特定审核的环节由人工进行，比如验证你的工作、校验你联系人的真实性等。这也是为什么在现实生活中一部分人在信用卡申请过程中会收到人工审核电话，一部分人并不需要该验证环节即可获得信用卡。
从审核数据上看，对于银行来说，影响审批额度的主要因素包括客户基本特征、客户的风险暴露情况、现有的社会表现。
不管是中资还是外资银行，大致都遵循了这样一套风险评估和信用审核的逻辑。对比之下，就可以看出，时下互联网金融鼓吹的大数据风控在原理和方法论上跟传统金融的风险控制并没有本质区别。
市场空白给予机会以数据相关性替代因果关系
大数据风控相对于传统风控来说，建模方式和原理其实是一样的，其核心是侧重在利用更多维的数据，更多互联网的足迹，更多传统金融没有触及到的数据。比如电商的网页浏览、客户在app的行为轨迹、甚至GPS的位置信息等，这些信息看似和一个客户是否可能违约没有直接关系。
但实则通过大量的数据累积，能够产生出非常有效的识别客户的能力。数据量大是大数据风控一直宣传的活字招牌，至于多少的数据量级才能算得上大，业内一直没有统一或者较为通用的标准。
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