網(wǎng)貸之家研究報告顯示，隨著消費金融客群發(fā)展壯大，消費場景日益繁多且呈個性化特征。采用傳統(tǒng)金融機構征信手段難以覆蓋消費金融的精準目標人群，風控系統(tǒng)和審批流程難以應對消費金融產(chǎn)品所需要的不同場景、不同渠道合作的快速對接。大數(shù)據(jù)風控的運用則為消費金融行業(yè)的發(fā)展提供了強有力的技術保障，大數(shù)據(jù)風控成為消費金融領域的關鍵因素。

互聯(lián)網(wǎng)公司建立自己的“數(shù)據(jù)王國”

以阿里為例，其大數(shù)據(jù)主要來自于各自生態(tài)圈中的數(shù)據(jù)。比如螞蟻金服旗下芝麻信用，利用梯度提升決策樹、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡、分群調整技術、增量學習技術等在內的機器學習算法，為缺少信貸記錄的人群做出客觀的信用評價;京東金融形成了由多種大數(shù)據(jù)機器學習模型構成的弱分類組合預測模型，借助隨機森林、lasso回歸等算法，參考數(shù)千個預測變量，評估用戶的還款意愿和還款能力。

利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品升級

相比依托場景化信貸的大型電商平臺所布局的大數(shù)據(jù)風控，對于互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)而言，其大數(shù)據(jù)風控的模式和能力則更重要。泰然金融平臺負責人吳素春對記者表示：“一直以來，泰然金融通過完善互聯(lián)網(wǎng)技術和大數(shù)據(jù)征信，對消費者數(shù)據(jù)和行為進行分析，不斷為消費者提供低成本、高效率、好體驗的消費金融服務。”

泰然城通過鯨數(shù)云、微元數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)機構海量用戶消費數(shù)據(jù)的沉淀，挖掘借款用戶數(shù)據(jù)，分析借款用戶行為與活動軌跡等，提高風險保障。大數(shù)據(jù)及云計算從技術上對傳統(tǒng)個人征信模式進行創(chuàng)新，為泰然金融平臺準確地刻畫用戶的信用畫像，完善個人信用體系。此外，泰然城采取各種合適的物理電子和管理方面的措施來保護數(shù)據(jù)，采用數(shù)字簽名技術來保證網(wǎng)頁信息以及來源的不可否認性，實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全的承諾。憑借專業(yè)的風控技術和大數(shù)據(jù)應用，泰然金融為不同風險偏好和投資風格的用戶提供多種產(chǎn)品選擇。

在業(yè)內人士看來，風險控制一直都是互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的生命線，大數(shù)據(jù)則是給風控輸送生命養(yǎng)料的的強大來源。通過征信、大數(shù)據(jù)等技術強化平臺的風險控制能力，打造完善的風控體系，利用技術優(yōu)勢來實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)化風控，是每個平臺都要做精做好的事情。