壹诺信用：大数据风控相比传统风控而言有哪些优势?

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相对于传统金融来讲，互联金融面对的客户风险较高，其风控面临的挑战更大，对大数据风控要求就会更高。
大数据风控的优势
大数据风控是一个广义词和一个时代的热词，量化风险控制就是利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。
大数据风控的优势：
1、用户行为数据成为风控数据
风控好的数据还是金融数据，例如年龄、收入、职业、学历、资产、负债等信用数据，这些数据同信用相关度高，可以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，是信用风险评估好的数据。
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，例如用户是否经常去澳门赌博，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。
大数据风控的一个大的优势就是丰富了信用风险评估的数据纬度，这些用户行为信息，很大程度是大数据采集和分析的结果，用户一般是不会提供给金融行业的。很多信息是规律性信息，需要大数据分析才有可能得到，其在信用评估中的权重，也需要不断的优化模型去完善。
2、丰富数据输入纬度以及较细的颗粒度，对传统风控的补充
传统风控模型已经不能适应复杂的现代风险管理环境，特别在数据信息录入纬度上，影响客户信用评分的信息较多，很多都没有引入到风险评估流程。大数据风控可以提供全面的数据，强相关数据，实效性数据。这些数据颗粒度可以很小，同内部数据以及原有数据打通和整合之后，会影响风险评估结果，提升信用风险管理水平，客观地反映用户风险水平。
信用风险管理中还款意愿也较为重要，多维度、全量的用户行为数据可以客观揭示用户的还款意愿，另外细小的颗粒度信息在打通之后，可以更加客观了解客户的还款能力。全量数据加用户行为分析，可以充分了解客户行为，帮助企业识别出恶意欺诈客户。这些多纬度，细颗粒度，全面的信息正是大数分风控的优势所在，同时也是传统风控的一个很好的补充。
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