“大数据风控”是近年来金融行业的热词，最近，越来越多的机构与平台不断提到大数据风控，那么，什么是大数据？什么又是大数据风控？钱盆网大数据风控究竟怎么保护出借人的利益？

大数据风控是什么

大数据，顾名思义，是指体量特别大，类别特别多的数据集。但在今天的金融行业，大数据一词的含义主要是指全量数据、用户行为数据和围绕客户的信用数据。这些数据的特点是和用户的信用情况高度相关。

大数据风控，确切地说就是利用互联大数据技术实施科学的、全面的、智能的风险控制。在运营过程中，风控单位会收集被调查者在传统金融机构的信用历史、在互联网上的消费数据甚至社交数据，将信用风险事件的发生概率降到最低。

大数据风控统计来源

对于大数据风控而言，钱盆网主要通过以下几部分数据进行风险控制：

一是用户申请时提交的数据信息，如年龄、性别、籍贯、收入状况等基础的个人数据，这些数据可以了解用户的基本情况，验证用户的身份；

二是用户在使用过程中产生的行为数据，包括资料的更改、选填资料的顺序、申请中使用的设备等，可以通过用户的行为来进行特征挖掘；

三是用户在平台上累积的交易数据，如果公司运营比较久的话，可以累积比较多的用户借款相关数据，这类数据对于判断用户信用会有很高的价值；

四是第三方数据，包括来自政府、公共企事业单位、银行等机构的数据，以及用户在电商、社交网络、网络新闻等互联网应用上留存的数据。这类数据可以从多角度展示用户的特征，利用这些数据进行建模分析，可以找出不同特征与信用水平之间的相关性。

大数据风控怎么工作

大数据风控，最佳的切入点还是金融数据。一个人的金融数据往往是个人信用的体现，可以有效反映用户的还款能力和还款意愿。这些数据因子在风控模型中必不可少，权重也很高，是钱盆网信用风险评估最好的数据。

但是除了这些强相关的数据，一些用户行为数据对信用风险评估也具有较大的影响。，用户是否经常刻意隐藏自己，用户是否参与高利贷，用户是否具有吸毒倾向，是否患有重大心理疾病等等，这些信息在一定概率下决定了用户风险水平。

在某些条件下，这些因素会影响到信用风险事件的具体走向。钱盆网通过分析已经发生的信用风险事件之后，发现的这些用户行为信息在很多风险事件中起到了很关键的作用。小概率风险事件也会导致很严重的后果，与信用风险事件的发生具有较强的关联性。

与现实中一样，互联网上的用户行为也同信用风险高度相关。例如，全部用大写字母填写资料的人，信用贷款逾期率较高；凌晨1点登陆网络申请贷款的人，恶意欺诈的比较多；手机上只有贷款App，没有其他App的人，其恶意欺诈比率高；缺少社交活动的人，其贷款逾期可能性较高等等。这些用户行为信息都同信用风险高度相关，钱盆网也将这些可疑的行为作为重要因子进行录入，对客户的信用评分进行仔细评估。

除此之外，大数据的数据采集和计算能力，能让平台建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果、坏种子数据，提升量化风险评估能力。

数据、技术、模型、分析成为钱盆网信用风险评估的四个关键元素，其背后的力量就是平台自身大数据的技术和分析能力。利用大数据的风控能力，钱盆网得以实时整理风险因子信息，生成实时风险管理视图，提高风险管理的及时性。

不仅如此，钱盆网大数据风控可以提供强相关数据和实效性数据。这些数据与内部数据、原有数据打通和整合之后，可以更加客观了解客户的还款能力，并影响风险评估结果，提升信用风险管理水平，客观地反映用户风险水平。多纬度、细颗粒度、全面的信息和全方位的分析综合能力，正是大数据风控的优势所在，同时也是钱盆网赖以发展的重要技术。

在行业波动的大环境下，钱盆网凭借着先进的大数据技术，和透明化的运营方式，让每一位投资人“安心”；增强了自身的的风控，为提振行业信心贡献出自己的一部分力量，让行业“舒心”；未来，钱盆网还将继续提升在大数据风险控制、合规化建设等方面的业务能力，让每一位客户为平台的运营“放心”。