列举网首页
在互联网金融行业，不少人可能这样觉得：认为只要数据够“大”，就能有厉害的风控体系和行业低的坏账率，壹技觉得这种理解有些过于简单了。
其实，做大数据风控是一个挺细致的事儿，大数据风控，重要的不是数据本身，而是对数据的理解。做大数据风控的公司，手头的数据源其实都差不多。对于大数据风控来说，数据来源是基础的。
有人说，互联网金融做的客户，多半是银行不想做不愿做的，它们只是捡了别人不要的东西，哪天银行真想要了，买来就是。
诚然这里面多少有些一厢情愿，不过前半句倒是事实。从一开始，互联网金融就选择了传统信贷所难以下手的市场。
传统的信贷风控模式，贷前，贷中，贷后三部分中看重的是贷前，而对贷中贷后并不是非常注重。大数据能帮互联网金融做到的比传统风控更棒的部分，就是贷中和贷后。数据终究是死的，本身价值很有限，只有理解数据后，把这些数据进行解释，后实际运用到平台上去，这才是有价值的。
举个栗子，某家金融机构，使用大数据监控某个区域内企业的流水，如果某段时间流水出现了异常，那么该机构就会派人去调查具体发生了什么事。这种方法在现行的传统风控手段中也是很常规的，但大数据给我们带来的便利除了降低人力成本，更主要的是可以发掘更多的判断依据。尤其在借款人有意隐瞒目前经营状况的时候，一些经营外的数据就有可能产生意义。
试想，如果借款人有打算跑路了，那除了现金流的变化，也会有些其他的变化，比如购买旅行箱，订机票，国外相关网站的浏览。而在贷后方面，大数据的介入除了给我们提供分析手段，更方便了我们对于客户需求的发掘。
壹技认为：做大数据风控真真儿是一个挺细致的事儿，快则快矣，但更重要的不是数据本身，而是对数据的理解，这其中，还是少不了人脑对冷冰冰的数据的处理。
ww***uo***
