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随着大数据技术的广泛普及和发展成熟，金融大数据应用已经成为行业热点趋势，在交易欺诈识别、消费信贷、信贷风险评估、股市行情预测、智能投顾、风险定价等涉及银行、证券、保险、互联网金融等多领域的具体业务中，得到广泛应用。
对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。
金融的核心就是风控，风控以数据为导向。金融机构的风控水平直接影响坏账率、营收和利润。经过长期的数字化改造，金融机构积累了大量的信息系统，通过这些系统积累了海量的数据，但是这些数据是分散在各个系统中，不能实现集中分析。
大数据技术贯穿金融风险管理全流程
风险管理是金融的本质之一，而风控是所有金融业务的核心。近年来，伴随金融科技浪潮，国家密集出台相关文件，要求加大互联网交易风险防控力度，鼓励通过大数据分析、用户行为建模等手段建立和完善可疑交易监测模型。
可见，通过大数据技术建立并不断优化风险评估模型，提高各业务场景欺诈拦截成功率已势在必行。随着大数据的普及应用，一些新兴的大数据公司、征信公司、互联网金融公司依托大数据创新风控手段，大数据风控的概念应运而生。
大数据风控的基本流程
大数据风控流程的建立主要分为四个阶段：数据收集、数据建模、构建客户评分体系及监测分析。收集到海量数据后，需经过大量的清洗、探索与抽样，运用灵活策略来交叉匹配并综合分析，构建出客户评分体系。基于先进的风控分析模型，以及准确、稳定、实时更新的丰富数据源，利用精密算法和灵活策略进行综合的监测分析，保障业务平台健康稳定运行。
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