大数据在金融行业的优点（大数据在金融行业中是如何应用的）

大数据在金融行业的优点（大数据在金融行业中是如何应用的）大数据风控是基于互联网大数据，将数据挖掘、机器学习等大数据建模方法运用到贷前信用评审、反欺诈等风控管理环节。相较于传统风控模型，大数据风控处理的数据更多，维度更多。其关注的是行为数据，而不再是历史财务数据。更重要的是，大数据风控模型的建立是不断迭代和动态调整的结果。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。大数据风控金融本身就是一个经营风险的行业，风险控制能力是金融机构的核心竞争力。金融机构通过信用评分模型来定量计算贷款违约的可能性，确定违约的损失分布，以规避风险损失，并根据预测的风险水平进行利率定价。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。

什么是大数据？

马云曾经在一次演讲中提到过：很多人还没有搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没有搞清楚移动互联网的时候，大数据时代又来了。

毫无争议的，我们现在已经进入到了大数据时代。网络上对于大数据的定义已经非常明确了：“无法在一定时间范围内用常规工具进行捕捉、管理和处理的巨量数据集合。”

传统的数据集合往往是基于特定目的收集的，随着新兴信息技术的发展，互联网移动终端越来越融入到日常生活和经济行为之中，尤其是智能硬件和设备的普及，与出行、消费、娱乐、支付等相关的数据呈爆发式增长趋势，互联网企业积累了大量数据。这些数据从多个维度刻画了经济主体的行为特征，从中可以挖掘出许多额外的信息和关联逻辑。传统的数据库软件工具和数据分析方法无法在短时间内抓取、管理和处理大数据。相较于传统数据，大数据有两个绝对的优势：

大数据风控

金融本身就是一个经营风险的行业，风险控制能力是金融机构的核心竞争力。金融机构通过信用评分模型来定量计算贷款违约的可能性，确定违约的损失分布，以规避风险损失，并根据预测的风险水平进行利率定价。

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。

大数据风控是基于互联网大数据，将数据挖掘、机器学习等大数据建模方法运用到贷前信用评审、反欺诈等风控管理环节。相较于传统风控模型，大数据风控处理的数据更多，维度更多。其关注的是行为数据，而不再是历史财务数据。更重要的是，大数据风控模型的建立是不断迭代和动态调整的结果。

大数据征信

风控与征信都是管理风险的活动，不同的是，风控一般是某一公司依靠企业自身的数据和资源进行风险管理，而大数据征信则是利用互联网自身的海量数据优势和用户信息，从财富、安全、守约、消费、社交等几个维度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。

值得一提的是，传统征信模式面临的难题是征信数据不全、平台上传数据积极性低、更新不及时、接入门槛高等问题。而大数据征信模式，其优点在于数据来源广泛，弥补传统征信覆盖面不足的缺陷；数据类型多样化，不局限于信贷数据，更能全面反映个人信用情况。

从风控、征信等角度看，大数据在金融行业的应用前景广阔，但在发展的过程中也需要注意到存在的风险。