在傳統的信貸風險控制模型中，貸前、貸中、貸後三個流程中，貸前是審查中最有價值的，而貸中、貸後的重視程度相對較低。大數據除了幫助互聯網金融公司做好傳統的貸前審核，還可以通過大數據技術充分處理數據維度和數據特征，更好地做好貸中、貸後環節的風險控制。
比如金融機構利用大數據監控某個區域的企業運營情況。如果在壹段時間內出現異常，該機構將派人調查原因。這種方法是壹種常見的傳統風險控制方法。但是大數據的便利，除了降低人力成本，更重要的是。通過大數據的多維交叉驗證和行為數據的異常分析，可以發現更多的判斷依據，進而進行監測預警。
智慧眼現金貸系統搭載的AI大數據智能風控，通過機器學習和人工智能處理技術，將識別異常交易的速度縮短至亞秒級，並采用前沿的建模算法，使其能夠在欺詐交易發生時做出判斷，直接攔截異常交易。
大數據可以給出結論，但不能給出解釋。只有把數據通過可視化呈現出來，進行分析，才能找到真正的答案。當我們面對復雜的數據問題時，首先將數據關聯起來，然後利用人工智能、機器學習等各種算法，從數據的角度洞察消費者生活的方方面面，創造出準確合理的數據分析結果。
機器學習是人工智能的核心能力之壹。京哲智能風控引擎作為壹個人工智能系統，具有很強的機器學習能力，能夠隨著用戶行為對應的用戶數量的增加，不斷調整策略，不斷叠代模型，進行有規律的優化調整。所以控制大數據的風險是壹件非常細致的事情。它的秘密不在於數據本身，而在於對數據的理解和分析。這個需要專業人士來處理，不是軟件開發程序員，而是財務專業人士。需要綜合型人才，對金融、互聯網、企業管理、法務會計有較好的了解。必須具有7年以上的風險控制實踐經驗。
1，風控為什麽需要大數據？因為小貸公司無法上傳PBOC的信用信息，也無法查詢PBOC的信用信息，所以只能通過其他數據來判斷。
2、明確“欺詐”的概念，然後做反欺詐。每家公司對欺詐的定義不壹樣，當然後續的反欺詐措施也不壹樣。個人認為詐騙有以下幾個方面:1，身份詐騙，即沒有本人申請，而是冒用他人身份申請。2，不管他有沒有還款能力，但是沒有還款意願的群體，說白了就是那些貸款專業人士，有些人可能很有錢但是就是不還。有些人不敢還，是因為不去人民銀行征信。
其余群體包括有還款意願和還款能力的正常群體和有還款意願但無還款能力的群體。
3.風控應該怎麽做？
我覺得風險控制主要可以做反欺詐，也就是控制上面欺詐定義中的兩點。第壹點比較容易，這裏就不多說了，技術也比較成熟。但是第二點很難控制。
所以互聯網小貸公司會找壹些大數據公司，通過各種技術和渠道獲取很多信息，比如妳的公積金，社保，電子商務，網上行為軌跡，火車航班記錄，薛鑫。com，其他的貸款記錄(多頭記錄)，通話記錄，通話清單，通訊錄，甚至短信(現在都沒有)，妳能想到的幾乎任何個人隱私，他們都能想辦法弄到。但是，這麽花裏胡哨的有用嗎？
很多應聘者都會裝，就像有些人面試的時候很牛逼，但是真正到了公司卻連試用期都過不了就被淘汰了。這是因為他們在面試時假裝，也許他們誇大了自己的能力，或者他們可能捏造自己的經歷等等。貸款申請人也是如此。經過多次申請測試，專業的放貸人基本都能找出妳設置的壹些攔截規則，也知道妳的小貸公司想貸款給哪些人，所以相應地偽裝自己。這也是為什麽有些公司明顯大量使用大數據，把壹些有用的字段放到模型裏的壹個原因。KS挺高的，但是最後不良率還是那麽高。
而且，現在誰沒有支付寶和微信賬號？真正需要貸款，又願意還款的好人，基本都很在乎貸款的利率。他們的首選是借錢和小額貸款(這裏不提銀行或信用卡的現金貸)，被借錢和小額貸款淘汰的，會流入普通的小額貸款。
南航和壹些平臺公司的大數據管理存在缺陷。做大數據的人，沒有專業的法律和金融知識，進入這個領域負責風險管理，水平有限。當然和公司的收入來源有直接關系。公司的主要盈利是接受外包數據。
企業的風險管理是否健全，主要看公司對財務和法律的重視程度，法務部、財務部或合規部風險管理部門負責人的水平以及公司執行董事的能力。