互聯網大浪潮如今早已席卷全球，中國互聯網模式不斷進行著變革，數據資產化、金融平臺化日益成型，互聯網金融創新模式百花齊放。眾所周知，金融的本質是風險管理，依托於大數據，新型的風控理念很快吸引了互聯網巨頭、信貸機構、金融科技安全服務商、銀行機構等紛紛發力參與這場技術變革。
壹時間，大數據風控成為互聯網背景下金融發展的“寵兒”，也成為資本關註的焦點。例如常見的金融借貸業務場景，供應鏈金融、消費貸款、企業信貸等都需要利用大數據構建智能數據庫和模型來識別欺詐用戶以及評估用戶信用等級，從而提升欺詐交易識別率。
風控壹直被視為互聯網金融發展的命脈，大數據風控的發展無疑是行業必然趨勢，風險控制能力會直接決定平臺的生死。安全做得好，金融創新的前景是壹片坦途;安全做得差，平臺可能被引向窮途末路。
大數據風控vs傳統金融風控模式
實際上，互聯網不會顛覆傳統金融，兩者在本質上並沒有區別，它們不是對立關系，而是互為補充。相較傳統風控而言，大數據風控更豐富了數據輸入維度和數據關聯性分析，可全面判斷借款人的還款能力和還款意願，借助數據模型來揭示某些行為特性和信用風險之間的關系，可以充分了解用戶經濟狀況和日常行為，幫助企業識別出惡意欺詐用戶。
隨著普惠金融的發展，金融產品的風控面臨著更大的挑戰，過於保守的風控方法，在很大程度上，錯誤地拒絕了很多合格貸款人，同時又放過了壹些不合格的申請人。
大數據挖掘技術和分析開創了互聯網金融新模式，充分利用互聯網形成的海量數據來挖掘用戶需求、評價用戶信用、管理金融風險等，通過機器的大規模數據運算完成貸款申請審核，壹改傳統金融以人工審核為主的模式，有效解決了數據錄入和風險評估結果的滯後性，大大降低人為因素幹擾，提高了風險評估、分析和預警能力。
此外，大數據風控可以通過不斷優化模型，訓練模型各項指標，增強模型的有效性，針對業務運行中出現的新情況進行快速叠代，大大提高數據預測精準度。
然而，大數據風控有很強的技術壁壘，由於物力、人力、技術等方面的不足，很多中小金融機構尚不具備獨立構建風控體系的能力。壹些中小金融機構則需要通過和專業的第三方金融科技安全服務機構合作，利用其技術優勢，結合金融機構業務特征，構建以風控模型為中心，包含深度挖掘、策略規則、風險監控等壹整套完善的風控體系，基於大數據處理技術從海量事件中快、準、穩地攔截欺詐行為。
大數據風控-互聯網金融的命脈
盛林集團深耕網絡安全及大數據領域多年，鑄就了企業強有力的核心競爭力，其完善的精準風控體系正是這些金融機構所需要的，從賬號風險防護到應用風險防護，再到信用與欺詐風險防護，縱深金融業務的整個生命周期，讓交易變得更安全、更可靠。
事實上，風控離不開大數據的支撐，當前市場上流通的數據來源十分混亂，不乏摻雜著來自黑產倒賣的各種有效或者無效數據，因此數據的合規性也成為實現精準風控的前提，沒有用戶授權的數據業務是不持久的。不僅僅是合規性，數據的感知和預測、數據的修復和再生、數據交易信任評估能力更是數據服務的核心。
所謂道高壹尺，魔高壹丈，緊隨信貸市場和企業的發展，總有壹部分群體對反欺詐模型進行研究，尋找漏洞來破解風控命門，這就需要大數據風控模型在業務運行中不斷豐富和優化，加入更多復雜特征和更多維度的特征，在貸前、貸中、貸後環節制定全面的服務監控體系，幫助信貸企業降低業務風險。
風險防控壹定要從多維度、合法權威的數據源切入，基於深度學習、關系分析、智能決策、態勢感知等特性，在海量數據分析的基礎上，構建專業有效的規則、模型，結合時空維度立體探查風險規律，智能分析業務風險，實現行業風險實時預警，及時掌控風險態勢，阻斷欺詐操作。
不可否認，大數據的引入，給金融領域帶來了壹股暖流。互聯網金融領域的風控挑戰依舊嚴峻，不斷地在數據開發及應用的道路上踐行，努力實現從量變到質變的過程是我們首當其沖要做的。
CFRM(Certified Financial Risk Manager)，註冊金融風險管理師，由註冊金融風險管理師協會(ICFRM)主考並頒發，並同時被納入中國市場學會金融服務工作委員會(簡稱“金融委”)建立的全國財經金融專業人才培養工程(簡稱PFT)，是代表風險管理行業的專業水平認證。