近年來，繼央行和地方政府發布和征求多個指導意見後，壹度火熱的互聯網金融被推上輿論的風口浪尖，互聯網金融平臺的第三方支付和資金托管問題壹時間成為熱門話題。其實無論是第三方托管還是銀行存管，這些方式的轉換無非是給互聯網金融平臺增加了壹層信用背書，豐富了整個風控體系的外在表現形式。在其基礎上，決定了互聯網金融穩定運行的真正基礎。其實就是大數據風控體系的建設。
大數據風險控制的必然性
當今社會，數據是壹種資產。如果我們能夠廣泛而深入地獲取數據、處理數據、分析數據和應用數據，那麽我們就能在激烈的市場競爭中脫穎而出。壹方面，互聯網的快速發展為我們的生活提供了便利，並指導我們借助互聯網做任何行動。另壹方面也為企業積累了海量的數據。只要機構對數據進行適當的分析，應用在適當的領域，就能激發巨大的商業價值，互聯網金融就是其中之壹。此外，從多年的征信體系建設來看，傳統的風控模式發展速度慢，審核效率低，時空覆蓋面窄，很多人主觀臆斷。利用大數據的機會，不僅可以大大提高效率，還可以讓復習結果更加準確。所以大數據風控時代的到來是必然的！
大數據風險控制的成功應用
中國的互聯網金融有名無實。由於長期以來觀念的影響和大數據技術人才的匱乏，風控審計仍然依賴於傳統的線下。不過，壹些機構已經開始布局大數據風控。近日，壹家名為滴滴快的的互聯網金融平臺引起了大眾的關註，而作為壹家近期運營的平臺，壹經推出便受到了各界的關註，深受投資者的喜愛。究其原因，這壹方面是基於其完善的大數據風控體系，另壹方面是基於其獨特的產品框架。
在大數據風控模型建設方面:
首先，創建自己的鷹眼風控系統。整個模型是基於對中國實際信用狀況的深入研究和多維度可信數據分析，結合團隊多年的實地信用審核經驗，在FICO評分模型和信用卡評分卡的基礎上構建而成。
其次，多渠道收集數據，挖掘用戶信息。通過用戶授權、合作接入、線上公開數據抓取等手段，掌握借款人的多維度數據，如淘寶、JD.COM、信用卡消費還款、跨平臺借款投資、水電煤繳費、社保、學歷信用、職業資格、通訊、地址等，並訪問許多官方數據系統，如中國人民銀行的征信系統和居民身份證系統。
最後是數據分析和評估計算。通過設定的參數和維度，對借款人在線接觸過程中的34類近2000個變量進行篩選和智能比較，分析其在購物網站、社交網站、日常生活網站上的行為和關系，計算借款人的信用等級，從而給出授信額度。
在產品方面:
壹是產品獨特，期限短，利率高。主要有新手標、短期標、高收益標三種產品。新手標期限約15天，利率在8%以上，完全完勝寶寶類產品。短期招標期限為1個月，利率約為14%。高收益標期約3個月，利率約18.4%，借款金額壹般約1，000元，借款人還款能力較強。另外，預計8月中旬左右滴滴會推出T+N模式需求產品，隨時可用。
二是安全性能高。不僅有完善的大數據風控體系，還有風險準備金，讓投資者安心投資。
此外，滴滴上線初期送錢和吸引客戶的力度也很大。新手註冊送20元投資紅包，首次投資送現金紅包，30元。短期目標加紅包獎勵，100元起，門檻低，操作方便，促使平臺在壹周內吸引了近萬粉絲，總成交額也呈現高歌猛進之勢。
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