网贷大数据风控是什么？

网贷大数据风控，听上去很高大上，虽然不知道是什么意思，但是觉得很有逼格。那么这网贷大数据风控，到底是个什么东东？

其实大数据风控并不神秘，它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。

举个简单点栗子，传统的风控，在判断一个人是否具备借款资质，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。这种信用风险管理方式也可以称为白名单制，就是设立了一些准入门槛，如果你达不到要求的话，那就不能申请借款。

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。

通过这些数据，能够更加形象地刻画出申请人的经济形象和社会形象，可以把筛选人群基数进一步扩大。这种信用风险管理方式俗称为网贷黑名单制，就是设立了一些雷区，只要你不具备这些污点，那就可以申请借款。

大数据风控不会只盯着你某一项数据，它们会全面衡量你的还款能力，还款意愿等等，从而给出一个较为中肯的评价和借款额度。

这样做的好处，不仅方便了普通用户，让他们享受到了金融服务，而且也扩大了放贷市场容量，大大促进了金融发展！

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。

广度和深度是大数据的基本框架，但还有一个点不能忽略，那就是数据越新越好，最好能做到时时监控，一旦出现借款人逾期（或不想还款）的不良信号时，能够及时采取提醒，警示等应急措施。

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