金融機構的風控手段不在侷限於傳統手段，傳統風控方法存在較大的侷限性不能夠滿足金融機構高速發展的需求，主要體現在兩個方面：
一是無法準確的分析使用者的欺詐行為和信用風險
信用風險主要分析使用者的負債情況、消費情況、收支評估、還款能力、還款意願等方面的資訊；欺詐風險主要是分析使用者是否存在身份冒用、老賴團隊、資質包裝、中介欺詐、本人欺詐、交易欺詐等行為。
二是需要優化風控和服務的流程
因此，金融機構探索新的風控機制來突破遇到的瓶頸問題。
近幾年隨著大資料行業的發展，金融機構也深受其影響，傳統風控下的瓶頸也迎刃而解，金融機構傳統風控手段與大資料相結合使得風控能力大大提公升，同時也間接的優化了風控和服務流程。
目前，金融機構的提供的個人業務主要是圍繞消費分期、現金分期、理財產品、信用卡等方面，金融機構對不同產品會有不一樣的審批策略，如對小額的分期業務審批要求就會比較寬鬆，對於大額的貸款業務則審批會較為嚴格，因此，金融機構可以根據自身的業務及客群來制定更加合理的風控機制，從而幫助金融機構提高風控能力的同時提公升業務規模，降低運營風險。
那麼，如何定製合適的風控模型呢?
其次，根據以上這些問題尋找與之匹配的大資料產品，如償債壓力指數、貸款放款詳情查詢、歷史逾期詳情查詢等大資料產品
最後，利用技術手段將這些大資料產品按照要求整合成完整的風控模型，並接入到整個審批流程中投入使用。
通過使用大資料，金融機構的風控專員可以快速的、準確的對申請人的客觀資訊進行風險排查，從而做出合理的決策。
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