壹時間，大數據風控成為互聯網背景下金融發展的“寵兒”，也成為資本關註的焦點。比如常見的金融借貸業務場景、供應鏈金融、消費貸款、企業信貸等。都需要利用大數據建立智能數據庫和模型來識別欺詐用戶，評估用戶的信用等級，從而提高欺詐交易的識別率。
風險控制壹直被視為互聯網金融發展的命脈。大數據風控的發展無疑是行業的必然趨勢，風控能力將直接決定平臺的生死。安全做得好，金融創新前景壹帆風順；如果安全沒有做好，可能會把平臺引向窮途末路。
大數據風控vs傳統金融風控模式
其實互聯網不會顛覆傳統金融，本質上兩者沒有區別。它們不是對立的，而是互補的。與傳統風控相比，大數據風控豐富了數據輸入維度和數據關聯分析，可以綜合判斷借款人的還款能力和意願。借助數據模型，可以揭示某些行為特征與信用風險之間的關系，全面了解用戶的經濟狀況和日常行為，幫助企業識別惡意欺詐用戶。
隨著普惠金融的發展，金融產品的風險控制面臨著更大的挑戰。過於保守的風控方式，很大程度上錯誤地拒絕了很多合格的貸款人，放過了壹些不合格的申請人。
大數據挖掘的技術和分析開創了互聯網金融的新模式，充分利用互聯網形成的海量數據挖掘用戶需求、評估用戶信用、管理金融風險等。，並通過機器的大規模數據計算完成貸款申請審核，改變傳統的人工審核模式，有效解決數據錄入和風險評估結果的滯後性，大大減少人為因素的幹擾，提高風險評估、分析和預警的能力。
此外，大數據風控可以不斷優化模型，訓練模型的各項指標，增強模型的有效性，針對業務運營中的新情況快速叠代，大大提高數據預測的準確性。
但是大數據風控有很強的技術壁壘。由於缺乏物力、人力和技術，許多中小金融機構不具備獨立構建風險控制體系的能力。壹些中小金融機構需要與專業的第三方金融科技安全服務機構合作，利用其技術優勢，結合金融機構的業務特點，構建壹整套以風險控制模型為核心的完善的風險控制體系，包括深度挖掘、戰略規則、風險監控等。，基於大數據處理技術快速、準確、穩定地從海量事件中攔截欺詐。
大數據風控——互聯網金融的生命線
林升集團在網絡安全和大數據領域深耕多年，打造了強大的企業核心競爭力。其完善、精準的風控體系正是這些金融機構所需要的，從賬戶風險保障到應用風險保障，再到信用和欺詐風險保障，深入到金融業務的全生命周期，讓交易更安全、更可靠。
事實上，風險控制離不開大數據的支持。目前市場上流通的數據來源非常混亂，各種有效或無效的數據夾雜著倒賣黑產。因此，數據合規成為實現精準風控的先決條件。沒有用戶授權的數據服務是不持久的。不僅僅是合規，數據感知和預測、數據修復和再生、數據交易信任評估能力才是數據服務的核心。
正所謂，隨著信貸市場和企業的發展，總有壹些群體研究反欺詐模型，尋找漏洞破解風控。這就需要大數據風控模型在業務運營中不斷豐富和優化，增加更復雜的功能和更多維度，在貸前、貸中、貸後環節制定完善的服務監控體系，幫助信貸企業降低業務風險。
風險防控必須從多維度、合法、權威的數據來源入手。基於深度學習、關系分析、智能決策、情境感知等特點。，在海量數據分析的基礎上，構建專業有效的規則和模型，結合時空維度立體化探索風險規律，智能分析業務風險，實現行業風險實時預警，及時控制風險態勢，阻斷欺詐操作。
不可否認，大數據的引入給金融領域帶來了壹股暖流。互聯網金融領域的風險控制挑戰依然嚴峻。在數據開發和應用的道路上不斷實踐，努力實現從量變到質變的過程，是我們的首要任務。
註冊金融風險管理師CFRM(Certified Financial Risk Manager)由註冊金融風險管理師協會(ICFRM)審定授予，同時被列入中國市場學會金融服務工作委員會(以下簡稱“金融委”)設立的全國金融金融專業人才培養項目(PFT)，是代表風險管理行業的專業水平認證。