一切皆可智能化的时代，数据正在成为金融行业基本业务单元和重要资产，数据经营能力也成为了金融机构关键能力。

一、什么是大数据风控？

在了解大数据风控之前，我们先要明确2个概念：大数据、风控。

大数据是指具有大容量（Volume）、高速率（Velocity）、（Variety）多样化、高价值（Value）、真实性（Veracity）等特征的海量信息集合。

风控，是指风险管理者采取各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或者减少风险事件发生时造成的损失。

大数据风控，顾名思义，即大数据风险控制，是指利用大数据构建模型的方法对风控目标进行风险控制和风险提示。

二、大数据风控的优势

相对于传统的风控手段，大数据风控体系的数据来源更广、维度更多，决策审批过程自动化程度更高，基于算法构建的模型更客观公正，评估结果更及时、准确。展开来讲，其优势主要有以下几个方面：

1.风险评估数据维度更全。相对于传统的风控手段，大数据风控体系的数据来源更广、维度更多，通过大数据技术，将企业所处行业的竞争环境以及同业产品的竞争、企业产品的生命周期、企业的关联交易信息和司法信息、上下游产业经营情况、市场需求变化等多个维度的数据进行分析整理，对借款主体的还款能力、还款意愿、欺诈风险等因子特征进行综合评估，从而重塑金融新型风险评估模型，优化传统金融业务流程。

2.过程自动化程度更高。传统风控缺乏实效性数据的输入，风控模型反映的往往是滞后数据的结果，利用滞后数据的评估结果来管理信用风险，本身产生的结构性风险就较大。大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时、高效的风险管理视图。借助于多维度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果，金融机构可以提升风险评估和管控能力。

3.基于算法构建的模型更客观公正。传统风控模型已经不能适应复杂的现代风险管理环境，特别在数据信息录入维度上，影响客户信用评分的信息较多，稍有偏差就可能引起多种交易风险。此时，以大数据技术为基础的风控模型就凸显出优势，其底层的数据输入维度以及颗粒度更细，全量数据加主体行为分析，可以充分了解客户行为，客观揭示客户的还款意愿、还款能力、欺诈系数等风险因子，帮助金融机构客观、准确地识别风险并进行风控提示。

三、大数据风控面临的挑战

当前，大数据风控技术的研发与应用是当前互联网金融行业的主要趋势之一。数据是大数据风控的血液，数据的容量、速率、多样化、价值、真实性决定了大数据风控的生命力。当前，大数据风控主要面临以下几类挑战：

1.缺乏统一的数据标准。传统金融风控方式面临着数据维度少、容量小、速率低等问题，由于缺乏统一的数据标准，无法支撑大样本、高维度数据需求。

2.数据孤岛现象还很严重。各方数据分割严重，数据壁垒意识强烈，数据流通共享受限。

3.数据整合和治理程度较低。清洗数据花费大量时间，有效数据整体占比低，且产生的人工成本居高不下。

4.策略模型不够丰富。行业内缺乏对数据、专家知识、风控策略的有效建模，传统模型难以提炼有价值的数据来赋能业务稳健发展。

5. 除了数据本身存在的问题以外，风控数据使用过程中也存在一些矛盾和问题。例如：数据来源的合规性、可靠性、安全性、有效性、真实性难以保障。

四、微风企助力金融机构提升大数据风控能力

微风企自主研发的“财税票智能处理系统”，依托RPA+AI技术，可进行企业发票、税务、财务、工商、司法、舆情、海关等多维度数据采集、清洗加工和智能分析，结合多种交叉检验模型和海量风控规则库，可以有效解决金融风控领域“数据孤岛”、数据整合困难、技术门槛高等行业技术难题；解决传统金融机构数据利用效率低、清洗加工成本高的问题；以及解决传统风控业务需求开发交付流程长、系统交互复杂、涉及的技术多且复杂等研发问题，能够快速、灵活地进行风控策略适配与调优，助力金融业务长期稳定健康发展，帮助金融机构实现稳定风控、快速展业的目标。

目前，微风企财税票智能处理系统主要用于金融行业贷前风控、实时信用评估、贷中贷后监管、反欺诈等场景，能够帮助金融机构建立项目评估规范化标准，扩宽授信企业数据获取维度，如发票、税务、财务、工商、司法、舆情、海关等，提升项目评估准确度，减少对抵押品的依赖。此外，微风企自研的大数据风控技术能有效改善传统项目分析方式，大大减少人为主观因素影响，解放客户经理在尽调等环节的工作量，通过数据驱动，提高业务效率，优化工作流程。

微风企作为专业、独立的第三方财税数据技术服务商，核心目的是帮助金融机构整合数据，优化业务模式，使其从错综复杂数据中脱身而出，专注于业务的发展，从而构建金融机构的核心竞争力。微风企采用的是强授权模式，提供的是技术服务，数据限定使用，一对一加密传输，安全合规，不留存数据，更不会泄露数据。

通过过硬的技术实力、多样化的应用场景、完善的解决方案、丰富的行业经验和全面的服务保障，微风企已帮助银行、征信机构、保理机构、科技公司、企服机构、行业协会、会计师事务所、供应链金融等1000多家客户解决了数智化资信风控难题。