大数据风险管理:
在传统的信贷风险控制模型中，贷前、贷中、贷后三个流程中，贷前是审查中最有价值的，而贷中、贷后的重视程度相对较低。大数据除了帮助互联网金融公司做好传统的贷前审核，还可以通过大数据技术充分处理数据维度和数据特征，更好地做好贷中、贷后环节的风险控制。
比如金融机构利用大数据监控某个区域的企业运营情况。如果在一段时间内出现异常，该机构将派人调查原因。这种方法是一种常见的传统风险控制方法。但是大数据的便利，除了降低人力成本，更重要的是。通过大数据的多维交叉验证和行为数据的异常分析，可以发现更多的判断依据，进而进行监测预警。
智慧眼现金贷系统搭载的AI大数据智能风控，通过机器学习和人工智能处理技术，将识别异常交易的速度缩短至亚秒级，并采用前沿的建模算法，使其能够在欺诈交易发生时做出判断，直接拦截异常交易。
大数据可以给出结论，但不能给出解释。只有把数据通过可视化呈现出来，进行分析，才能找到真正的答案。当我们面对复杂的数据问题时，首先将数据关联起来，然后利用人工智能、机器学习等各种算法，从数据的角度洞察消费者生活的方方面面，创造出准确合理的数据分析结果。
机器学习是人工智能的核心能力之一。京哲智能风控引擎作为一个人工智能系统，具有很强的机器学习能力，能够随着用户行为对应的用户数量的增加，不断调整策略，不断迭代模型，进行有规律的优化调整。所以控制大数据的风险是一件非常细致的事情。它的秘密不在于数据本身，而在于对数据的理解和分析。这个需要专业人士来处理，不是软件开发程序员，而是财务专业人士。需要综合型人才，对金融、互联网、企业管理、法务会计有较好的了解。必须具有7年以上的风险控制实践经验。
1，风控为什么需要大数据？因为小贷公司无法上传PBOC的信用信息，也无法查询PBOC的信用信息，所以只能通过其他数据来判断。
2、明确“欺诈”的概念，然后做反欺诈。每家公司对欺诈的定义不一样，当然后续的反欺诈措施也不一样。个人认为诈骗有以下几个方面:1，身份诈骗，即没有本人申请，而是冒用他人身份申请。2，不管他有没有还款能力，但是没有还款意愿的群体，说白了就是那些贷款专业人士，有些人可能很有钱但是就是不还。有些人不敢还，是因为不去人民银行征信。
其余群体包括有还款意愿和还款能力的正常群体和有还款意愿但无还款能力的群体。
3.风控应该怎么做？
我觉得风险控制主要可以做反欺诈，也就是控制上面欺诈定义中的两点。第一点比较容易，这里就不多说了，技术也比较成熟。但是第二点很难控制。
所以互联网小贷公司会找一些大数据公司，通过各种技术和渠道获取很多信息，比如你的公积金，社保，电子商务，网上行为轨迹，火车航班记录，薛鑫。com，其他的贷款记录(多头记录)，通话记录，通话清单，通讯录，甚至短信(现在都没有)，你能想到的几乎任何个人隐私，他们都能想办法弄到。但是，这么花里胡哨的有用吗？
很多应聘者都会装，就像有些人面试的时候很牛逼，但是真正到了公司却连试用期都过不了就被淘汰了。这是因为他们在面试时假装，也许他们夸大了自己的能力，或者他们可能捏造自己的经历等等。贷款申请人也是如此。经过多次申请测试，专业的放贷人基本都能找出你设置的一些拦截规则，也知道你的小贷公司想贷款给哪些人，所以相应地伪装自己。这也是为什么有些公司明显大量使用大数据，把一些有用的字段放到模型里的一个原因。KS挺高的，但是最后不良率还是那么高。
而且，现在谁没有支付宝和微信账号？真正需要贷款，又愿意还款的好人，基本都很在乎贷款的利率。他们的首选是借钱和小额贷款(这里不提银行或信用卡的现金贷)，被借钱和小额贷款淘汰的，会流入普通的小额贷款。
南航和一些平台公司的大数据管理存在缺陷。做大数据的人，没有专业的法律和金融知识，进入这个领域负责风险管理，水平有限。当然和公司的收入来源有直接关系。公司的主要盈利是接受外包数据。
企业的风险管理是否健全，主要看公司对财务和法律的重视程度，法务部、财务部或合规部风险管理部门负责人的水平以及公司执行董事的能力。