对于大数据风控模型，这几点很重要

在互联网金融行业，现在人们越来越重视大数据风控，主要原因是大数据风控能有效的控制坏账率，从而让企业盈利。

在大数据风控企业中流传着这样一句话，数据决定了数据分析的上线，而大数据模型就是无限接近这个上线，因此大数据模型中构建一个完善的指标体系是一件极其重要的事情。

从分类上看，大数据风控的模型主要有下面这几类指标：

用户申请信息：类似于性别、年龄、工作地址、主要联系人等等

用户使用过程中的信息：类似于IP定位、用户的资料修改的频率

用户第三方数据：类似于电商交易信息、社交网络平台等等数据类型

在了解这些指标之后，我们主要来说一下大数据风控模型的基本流程，数据收集、数据建模、构建数据画像和风险定价。

数据收集主要就是收集上述我们所说的这些指标，通过这些指标，我们就可以进行建模，常用的模型有：

聚类：主要是把相似的文本聚起来，进行统一的处理

分类：根据已经识别到的风险行为或者无风险的行为，去预测正在发生的事情。

离群点检测：主要是查看IP地址，如IP登录中存在着大量失败，这种行为可能是暴力破解，但是如果全部成功，也有可能是机器导致的

建立大数据风控模型之后，就需要构建用户的画像，用户画像最底层的是机器学习，因此需要对用户的数据打标签，好的特征标签能够让用户画像变得丰富，也能帮助提升机器学习算法的效果。

最后我们要做的就是风险定价，现在的互联网金融平台，大多采用多维度定价模式和定制化风险定价系统。

虽然目前来看使用多维度风险定价系统定价的平台还是大多数，但是随着更加智能化的发展，不同人的风控模型不同，定制化的风险定价系统会成为趋势。

相较于传统的风控，大数据风险对片段式和零散的数据具有很好的整合能力，这一点让大数据特别适用于征信行业，因为它可以搜集更对的数据维度，实现征信信息的有效补充。

当前互联网金融平台最关注的是信用风险和诈欺风险，大数据风险模型就能很好的帮助企业去辨别信用和诈欺风险，帮助企业减少损失。