那麽，這些優秀的互聯網金融公司是如何玩轉大數據風控的呢？
Lufax: KYC 2.0系統
準確判斷投資者的風險承受能力。
自成立以來，陸金所引進了國際領先的第四代風險管理系統，並借鑒了平安集團的經驗，形成了成熟的風險管理數據模型。最近又上線了KYC 2.0系統，力求通過大數據技術、機器學習、金融工程等手段，建立互聯網財富管理平臺完整的投資者適當性管理體系，在資本端提供投資者“精準畫像”，並提供智能推薦服務。
據了解，KYC2.0系統在原有的保守型、穩健型、平衡型、成長型、進取型五種類型的基礎上，對投資者風險承受能力的評價結果進行量化，每個用戶將獲得壹個專屬的風險承受能力得分，也就是所謂的“堅果理財智能得分”，對投資者風險承受能力的判斷更加準確。
點評:量化數據信息，進行大數據建模。
風險控制最好的數據是財務數據，比如年齡、收入、職業、學歷、資產負債等信用數據。這些數據與信用高度相關，能夠反映用戶的還款能力和意願。這些數據因素在風控模型中不可或缺，權重較高，是風險評估的最佳數據。
所以，金鹿基於平安集團經驗的大數據風控，使用的是用戶身邊的征信數據。這些數據與用戶的信用狀況高度相關，可以作為壹個重要的因素錄入，對其個體進行評分，然後進行個別分析，最終得到壹個綜合評分，給用戶壹個準確的風險承受能力評估。
人們借給世界:拓寬數據維度
實現純在線智能服務
基於穩健、安全、規範的風險控制理念，人民銀行風險控制部確定了“嚴控風險”的原則，設置了貸款審查、貸款管理、貸後跟蹤等風險控制流程。目前，人民銀行正在全力推進全智能化建設，構建從資產端到平臺端的完整全鏈路大數據風控體系。通過人工智能、大數據分析、知識圖譜、區塊鏈等技術的應用，為平臺運營和業務發展提供強大動力。
除了傳統數據，戴敏天下還不斷拓展數據維度，如在用戶授權下，整合分析用戶的社交數據、訪問時間、相關認證、通訊記錄等數據，並與螞蟻金服、芝麻信用、前海征信、同盾等第三方機構緊密合作，進壹步豐富用戶的數據畫像，讓戴敏天下的大數據風控體系更加精準，實現客戶的申請、受理、審核、授信、放款。
點評:拓寬數據維度是對傳統風控的補充。
傳統的風控模型已經不能適應復雜的現代風險管理環境，尤其是在數據信息輸入這個維度，影響用戶信用評分的信息非常多，很多都沒有引入風險評估流程。而大數據風控可以提供全面的數據(數據的廣度)、強相關的數據(數據的深度)、有效的數據(數據的新鮮度)。
有了這樣的大數據風控，人人貸天下將通過與第三方的合作，開放整合內部數據和原始數據，影響風險評估結果，提高信用風險管理水平，客觀反映用戶的風險水平。這些多維度、全方位的信息是大數據風控的優勢，也是對傳統風控進壹步實現智能化服務的良好補充。
真融寶:以數據媒體為主
構建數據和模型算法的核心技術
真融寶以數據媒體為主，利用分布式計算處理數據，以公網全網為平臺，以全網采集的數據補充整合在內網的數據。在用戶數據方面，對每個新用戶建立電子檔案，登記每個用戶的投資需求，對每個資金進行多次備份，形成動態的用戶資金數據。
此外，真融寶還利用大數據進行決策，將金融活動轉化為智能化的數據處理活動，減少人為因素的幹擾，提高風險評估、分析和預警的能力。大數據提供的信息，讓真融寶的決策更加科學和智能，對控制風控的準確性起到非常重要的作用。
點評:數據和模型算法可以建立實時的風險管理視圖。
大數據的數據收集和計算能力可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。真融寶借助全面的多緯度數據、自學習的風控模型、實時的計算結果和不良種子數據，通過大量的數據積累，可以產生非常有效的客戶識別能力，提高量化的風險評估能力。
數據、技術、模型、分析將成為信用風險評估的四大關鍵要素，背後的力量是大數據的技術和分析能力。真融寶利用大數據的風控能力，實時輸出風險因素信息，提高了風險管理的時效性。
風險控制壹直是金融機構的生命線。以陸金所、戴敏天下、真融寶為例，預測未來每壹家從事借貸的互聯網金融公司都會開發出自己的壹套大數據風控體系，並且隨著互聯網創業公司的業務數據越來越多，數據基礎也會逐漸紮實。