无论是互联网金融、供应链金融、消费金融、着实加强风控建设刻不容缓，平台烧钱于大数据风控建设上面，从深度来看有着长久的意义，一方面可以防欺诈，另一方面也可更少的减少平台的坏账。
随着一系列监管政策的下发，可以说是给互联网金融从业者带上了紧箍咒，相比去年行业从业者变得更加理性。但看似风平浪静的行业，实质上却风起云涌。
近日人人爱家，聚财猫，接连宣布获得一亿元融资消息，资金用途更多的聚焦大数据风控建设上，那大家知道为啥企业要把钱烧在大数据风控上面吗？
风控实力在身，再也不用深夜泪眼朦胧了
谈到互联网金融网贷平台的最核心竞争力，老生常谈的便是风控实力。对于一家互联网金融平台来说，是否有能力做好借款客户的风险管控，将坏账率控制在极低的水平至关重要。风控作为互联网金融平台的生命线，自然受到了不少平台的高度重视。
同样在行业监管趋严之下，互金公司在2016年特别重视并加大对风控人才的投入。数据显示，对于此类人才，有超过半数被调研企业提供20%-40%的薪酬增长幅度，还有19%的企业愿意提供40%以上的薪酬增幅。从数据来看行业对风控的重视性可见一斑。
据相关媒体报道，现阶段平台风控主要提出有三种，担保型风控、进驻型风控、大数据风控。
担保型风控是网贷行业初期的主要风险控制模式，但这风控模式因不符合网贷新规要求而渐被摒弃.进驻型风控顾名思义就是互金平台派风控人员长期入驻、调研、掌握借款企业的经营资质、财务数据等资料，进一步控制项目风险。在网贷严监管、大数据风控难以一步到位的现阶段，这种风控模式正被越来越多网贷平台应用。
大数据风控无疑是现阶段P2P行业都在宣传的主流风控模式。那什么又是大数据风控，先给大家普及下知识点。大数据风控即大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。和传统风控相比，大数据风控无论是在审核效率上还是降低还账率方面，都有独特的优势。
风控实力哪家强 挖掘技术可以不找蓝翔
信用盾简介
基于大数据和机器学习等核心技术，提供面向消费金融线上信用分期业务的、智能化、自动化信用评估和风险决策云服务系统，辅助客户实现“秒级放贷”，并有效识别降低欺诈风险和信用风险。
对接方式
主要对接：对接标准信用盾决策引擎API接口 ，快速实现数据、决策与信贷业务系统的无缝融合。
辅助对接：为了增强风控效果，可在API接口对接的基础上，辅助对接标准运营商、电商等授权页面。
产品特色
1） 反欺诈规则、评分卡和准入策略
沉淀金融信贷领域千余条专家规则和数十张专家评分卡，覆盖了机器注册、团伙欺诈、多头申请、中介代理、可疑操作行为、申请评分、额度指引等多维度，可根据业务场景灵活配置，全方位甄别欺诈风险和信用风险 。
2）配置平台和规则引擎
丰富灵活的规则与策略定义模板，满足客户定制化需求；高性能规则引擎支持在海量数据维度下高并发的复杂规则处理 。
3）多维度风险数据库
高覆盖且稳定可靠的负面信息数据源，包括多头申请、逾期表现、欺诈记录、法院失信执行名单、羊毛党、手机号代理、养卡库、阿里小号、交叉验证等 。
4）设备指纹、行为特征和模型
应对日趋增长的互联网金融业务需求，采集用户侧设备指纹和操作行为数据，清洗、加工、衍生了数千个维度的线上风险特征变量，并利用机器学习技术训练出特有的行为风险识别模型。
5）用户授权信息采集和第三方数据源服务
提供稳定的授权数据爬取服务，覆盖移动、联通、电信三大运营商，淘宝、京东等电商平台；配合风险识别需求，可配置辅助的第三方数据源 。
6）关系图谱和图分析算法
基于保险受益人、申请联系人、通话记录等数据构建的多层次社交关系网络，通过图聚类分析算法评估申请人的传递风险程度。
大数据遍地开花不等于大数据风控遍地开花
其实早在2016年大数据在各行各业的应用早已遍地开花。国内出现一批互联网金融公司寻求“金融科技”转型，并在大数据风控领域重点发力布局，除了我们熟知的蚂蚁金服、京东金融、网易金融以互联网巨头为背景的“天之骄子”们，还有像拍拍贷、融360，人人信等互联网细分领域中正在发展的独角兽。
据佛瑞斯特研究公司数据显示，近40%的公司正在实施和扩展大数据技术应用，另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。但一个经营的很好的P2P平台有着几万到几十万用户的投资数据，而一些搞征信企业拥有百万级的用户数据就可以称自己是“大数据”了，即使是央行，也仅仅拥有3.8亿人的信贷记录。这样的数据规模，应用到拥有十三亿人国家的市场中，可以说远远的不够。中国的贫富差距之大，地区和地区间发展的极不均衡，让单一的数据模型很难适用于每个消费群体。而且不少企业都把自己积累的消费数据作为企业的“秘密”，生怕竞争对手获取到这些信息，这更加剧了信息之间的不流通，使得数据样本与实际产生偏差，恶意套现的组织也利用这一漏洞，用同样的资料在不同平台之间进行套现。
虽大数据风控是未来行业发展的必然趋势，但是数据的不完善导致其实施难度仍然很大。建立一个大数据风控模型需要花费很多的时间和精力去积累，如果没有长时间的业务经营发展，就很难积累足够的数据做支撑，那其有效性也就值得商榷。我国现有的信用体系还不够完善，因此对于这部分人来说，违约的成本太低，光有大数据风控是不够的。现在还没有建立完善大数据风控的条件，而且国情离真正的大数据建立还有一定距离。无论是互联网金融、供应链金融、消费金融、着实加强风控建设刻不容缓，平台烧钱于大数据风控建设上面，从深度来看有着长久的意义，一方面可以防欺诈，另一方面也可更少的减少平台的坏账。但平台在加强大数据风控建设的同时，也需以身作则为行业带来更多的正能量。