数据控价什么意思

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。
传统的风控技术，多由各机构自己的风控团队，以人工的方式进行经验控制。但随着互联网技术不断发展，整个社会大力提速，传统的风控方式已逐渐不能支撑机构的业务扩展；而大数据对多维度、大量数据的智能处理，批量标准化的执行流程，更能贴合信息发展时代风控业务的发展要求；越来越激烈的行业竞争，也正是现今大数据风控如此火热的重要原因。
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。
与原有人为对借款企业或借款人进行经验式风控不同，通过采集大量借款人或借款企业的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。

　风控是金融业务的核心，然而在竞争如此激烈的消费金融市场，在征信体制不完善，贷款人群素质参差不齐等大背景下，传统的风控难以满足消费金融企业的发展，大数据风控随之出现，被越来越多的企业应用。

　　大数据风控到底是什么?

　　大数据风控和传统风控的本质是差不多的，只是在风控模型中多加了些维度和关联性分析。

　　传统的风控，判断一个人是否具备贷款资质，常常会审核他的存款，收入，抵押物，家庭情况以及征信状况等等。而大数据风控可以参考的数据往往更丰富，它们不仅会考虑这些金融数据，还会引入借款人的社交数据，比如微信，微博的活跃状态，关注的相关话题等等，支付数据，比如购买力，消费习惯，消费金额等以及其他一些生活服务类数据，如交通数据，饮食习惯等。

　　大数据风控看着很美好，但真要做起来也不是一件容易的事。

　　首先，客群征信记录缺乏。

　　我国尚未形成完善的征信市场服务体系，而消费金融所涉及的个人客群主要以蓝领工人、学生、年轻白领等相对缺乏征信数据人群为主。在缺乏征信强变量做风控支撑的情况下，就需要提取众多如消费偏好、社交联系人、娱乐偏好等弱变量数据来辅助刻画客户的风险特征。

　　其次，贷款额度低、客户数量大。

　　消费信贷具有小额、分散的特征，想要在较大程度上控制风控及审批的成本，必须通过海量大数据弱变量构建一套完善的贷前风控审核系统，分析出单个客户的贷前欺诈风险。

　　然后是防诈骗问题。

　　借款人不光要有还款能力，还得具备还款意愿啊，否则这钱不管多少，都是收不回来的。这就是考验平台大数据风控能力的时候，你要在茫茫多的借款人中甄别出哪些是老赖，哪些是诈骗犯?这确实是一个挑战。

　　更可怕的是，在网贷行业还有一条隐蔽的黑色产业链——骗贷。骗贷大军有时会用以点破面的方法，通过平台对单个借款人的审核，从而推敲出平台整个大数据风控模型的漏洞，进行大规模骗贷;有时又会和平台内部人员相互勾结，进行诈骗，简直是防不胜防。

　　最后是数据新鲜度问题。

　　大数据，既要解决广度问题，包含借款人经济、生活行为的方方面面，又要解决深度问题，突出显示借款人的关联数据，着重刻画人物形象。除此之外，数据的新鲜度问题也不能忽视。