在传统的风控审核过程中，申请人信息调查审核最为费时、费力、也最难管控，基于传统的经验审核也会造成审核结果的偏差与非有效性。引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。
那么大数据风控能够解决哪些问题呢?下面就和壹诺科技一起来看看吧。
1、有效降低信息的不对称
信贷市场是典型的信息不对称市场，即表现为信贷公司与申请人的信息不对称，也表现为各信贷公司之间的信息不对称。信贷公司面临的主要风险为恶意欺诈，70%左右的信贷损失来源于申请人的恶意欺诈。欺诈者能够*取贷款，利用的正是这种信息不对称。在反欺诈识别中，最重要的参考指标就是黑名单，目前市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单引入大数据风控系统，可有效降低信息的不对称问题。
2、有效进行贷后监测
贷后管理是风控工作中重要的一环，在贷后阶段，贷款人会因为重大变故、还款能力改变、还款意愿动摇等情况而逾期。通过大数据技术手段对贷款人进行多维度动态事件(如保险出险、频繁多头借贷、同类型平台新增逾期等)分析，做到及时预警。
大数据风控模型如何建立?
因为大数据风控模型是各家平台的核心商业机密，我们不得而知。但我们可以从大数据风控模型的建立过程来窥知一二。大数据风控模型的基本流程来主要分为四个部分：数据收集、数据建模、构建数据画像和风险定价。具体考核数据如下图所示：
在运用大数据进行风控时，需建立自身的云数据系统、风险评估模型、信用衡量体系、风险定价模型等核心产品，对自身体系内以及体系外用户的海量数据进行搜集分析，直接将数据模型应用到信贷业务中，实现完全以数据驱动产品及业务，实现企业风控的流程化、自动化。对于规模较小的金融信贷类企业，是建立自身的大数据风控系统，还是采用其他平台成熟的产品，要面对现实的成本问题。
大数据风控还有很长的路要走
大数据风控，是互联网金融乃至传统金融的必然趋势，它的发展将会给金融领域带来巨大福音，使用大数据进行风控已成为美国等发达国家互联网金融企业的标准配置。但是大数据风控一定是一项体系性工程，需要结合大数据技术与风控运维管理来层层把关，不能简单将传统金融服务模式往线上一搬了之。基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域一个热门的战场，这是因为业内普遍认为，谁在这个领域实现突破，谁将制胜下一步互联网金融市场。但在当前阶段，许多大数据风控系统普遍存在数据的真实性不高、其有效性仍需通过市场来论证、数据收集和使用的过程中面临着合法性问题等。
因此，壹诺科技认为：我国的大数据风控依然还有很长一段路要走，有效扫除当前大数据风控的障碍需要各方面的共同努力，其中金融企业、金融研究部门和政府监管部门的角色至关重要。
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