风险管理是金融的本质之一，而风控是所有金融业务的核心。近年来，伴随金融科技大数据产业的新起，国家密集出台相关文件，要求加大互联网交易风险防控力度，鼓励通过大数据分析、用户行为建模等手段建立和完善可疑交易监测模型。
（一）大数据应用场景及典型风险
大数据风控即大数据风险控制，是指利用大数据分析和模型进行风险评估，为金融行业和个人用户提供全方位的安全保障。常见的业务场景有信贷、支付、登录、注册、精准营销等。关于大数据风控的应用，主要从如下场景展开分析：
信贷场景中为信贷企业预防贷前、贷后等场景的欺诈风险。对借款人的历史借贷、消费特征等行为进行大数据分析，前置性判断用户的还款能力（经济实力）和还款意愿（道德风险），为信贷决策提供可参考依据。
构建整体风控解决方案，提供全方位的大数据分析，协助互联网信贷企业，尤其是小微金融企业客户，更广泛利用大数据提升风控和获益能力，减少潜在的资金和信用损失。
（二）创新型大数据应用技术
风控工具的开发及使用可促进多维度第三方大数据充分利用从而提升风控效果。
设备指纹技术。基于国际领先的设备识别技术，通过获取上网设备的软件、硬件、行为等多层次指纹信息，为每一个操作设备生成全球唯一的设备ID，精准大数据分析设备用户的操作轨迹，对设备进行标识、评估欺诈风险。设备指纹技术普遍用于反欺诈的事前、事中、事后各个环节。
身份认证技术。身份认证解决方案中融合了数字签名、人脸识别、时空码及设备指纹等多项核心安全技术，从而确保整个身份认证过程的安全性与便捷性。解决了大数据平台用户账号登录、管理授权、转账汇款、支付交易、资金提现等关键环节的二次身份确认问题。
兼顾移动端与PC端。用户无需携带除手机外的任何额外认证设备（如U盾）即可完成身份认证；无需获取用户大数据（如姓名、身份证等），无大数据泄露风险，同时保护用户隐私信息。
智能决策引擎。智能决策引擎主要作用是实时对交易进行风险判断。它是在传统的规则引擎的基础上，结合目前主流的模型引擎，使规则引擎与模拟引擎配合使用，将机器学习嵌入到整个反欺诈过程中。基于机器学习的智能决策引擎，将越来越受到重视，并在风险防控中发挥更大的作用。
（三）大数据风控解决方案
随着互联网金融兴起，风控大数据产业者也如雨后春笋般应运而生，由于各机构所面对的业务场景、大数据来源、用户群体不尽相同，因此目前行业还没有统一的标准来提出一套完整的解决方案。同时，欺诈因素的不确定性，也使得大数据风控不得不因地制宜，量身定制最合适的解决方案。综合目前风控行业的实际情况，简要介绍以下几种：
大数据应用行业先进技术构建反欺诈模型。在海量大数据的基础上，采用分布式并行计算、存储管理和实时检索，并运用关联、分析和建模，解决实际业务问题。纵深多重账户防护体系，有效识别欺诈分子，有效防范拖库撞库、账号盗用等账号风险，从而保障账户安全。
基于生物识别的身份认证与交易验证。生物特征具有唯一性，可以测量或可自动识别人类的生理特征和行为特征来进行个人身份认证的鉴定。
智能决策流实现秒级审批。近年来，随着人工智能崛起，机器学习技术也得以较快发展，智能决策引擎就是基于机器学习的基础上实现的。
同时结合大数据技术，把风控系统提升到了实时反欺诈，通过低延时、高吞吐量的大数据处理能力为实时风控系统，尤其是模型的训练提供了强有力的支持。
小结
金融是现代经济的核心，它对经济的运行与社会制度的完善具有重要的促进作用。防范风险、居安思危的意识人类自古就有，随着互联网金融行业的发展，欺诈风险问题也越来越突出，更多的人意识到大数据风控在金融领域的重要性，并通过大数据技术来解决风控难题。
但在当前阶段，许多大数据风控系统普遍存在大数据的真实性不高、有效性仍需通过市场来论证、大数据收集和使用过程中面临着合法性问题等。因此，我国的大数据风控依然还有很长一段路要走。
