大数据风控能力重要到可以称为金融行业公司之命脉。众所周知，金融机构普遍肩负着社会经济的稳定健康发展的部分责任，同时又要作为商业单位存活，机构需要在兼顾监管层对金融机构的风险防控能力提出的高标准与严要求的同时提升盈利水平，靠的就是风控。

金融的本质是将风险偏好不同的资金供给方和风险不同的资金需求方匹配起来，因此风控是所有金融业务的核心。不论是银行还是消费金融公司，互联网小贷公司等其他金融机构，其核心竞争力就是风控能力。

金融风控就是指金融风险管理者采用各自措施和方法，减少或消灭金融交易过程中，产生的各种可能发生风险的事件，或减少风险事件造成的损失。

一、大数据在金融风控领域中的应用方向

总的来说大数据在金融风控领域的主要应用在于两点：

一是利用用户社交行为记录实施信用卡反欺诈。例如：用户信息是否被盗用或虚假注册。在反欺诈上，通过大数据储存用户与各种ID对应的数据库，在用户进行借贷时进行身份匹配，能够及时辨别潜在的欺诈嫌疑用户。并对卡组织交易数据进行清洗补齐，提取风险特征，再将风险特征载入神经网络和业务规则，对交易进行欺诈判断，对可疑交易实施拦截，并发送验证码核实。

二是利用数据分析报告实施产业信贷风险管理。在风险管理上，依托基于用户行为分析的风险引擎，实时快速分析网络金融渠道客户交易行为细节，建立电子化、流程化、规范化的管理方式，对海量的数据进行比对、甄选，主动识别异常行为，采集异常行为数据，进行实时分析判断，挖掘欺诈团伙作案特征和规律，根据风险形势变化，实时动态部署智能化监控策略，扩大风控覆盖范围和拦截半径，实现精准识别高风险网络金融交易，有效保障客户资金安全。

二、金融机构该如何做好大数据风控

金融机构所包含的业务种类较多，做大数据风控首先需要梳理业务逻辑，也就是将传统金融机构信贷审批流程，让计算机自动计算替换原来需要人为判断的规则，所以最基础的一步就是定义抽象出传统人工审批的业务流程及方法论。

人工审批的方法论分为以下几个环节：①准入政策（做的客户在法律范围内）；②反欺诈（防止客户骗钱）；③信用评估（对于好用户能借给他多少钱）。基于这样一套业务逻辑，大数据风控的基本流程分为4个部分：数据收集、数据建模、构建用户画像和风险定价。