大資料風控是基於龐大的資料通過技術方式構建模型對借款人進行風險控制和風險提示，風控的目的是對好壞使用者進行識別從而降低損失，對使用者資質進行分層從而獲取更大的利潤。
目前，大資料風控主要圍繞以下幾個方面展開：
1.驗證申請人身份
對申請人身份、運營商、銀行卡、學歷等方面的資訊進行核驗，呼叫活體識別，身份證2要素認證、運營商2/3要素認證、銀行卡2/3/4要素認證、學歷核實、證書核查等相關介面來實現。
2.反欺詐檢測
對申請人是否存在欺詐、不良行為進行檢測，如是否有失信行為、是否為被執行人、是否有社會不良、是否使用接碼平台號碼等行為，呼叫法院被執行人、法院被執行人限高版、團夥欺詐排查、反欺詐排查、不良名單、特殊名單等介面產品進行檢測。
3.借貸行為分析
分析申請人以往的借貸行為表現，包含申請、共債、逾期、放款、還款等方面的情況，可呼叫借貸意願驗證、網貸黑名單、履約指數、貸款放款詳情、信貸風險名單、償債壓力指數等相關產品進行查詢分析。
此外，還可以通過出行資訊、消費資訊、社保等多維度的資料更加深入的了分析申請人可能存在的風險。
目前，大資料風控在信貸行業的應用相對成熟，大資料風控的公升級重心也由此發生改變，以提高資料覆蓋率和風控識別能力為主。
電商社交資料在大資料風控的應用實踐
隨著普惠金融業務的深入，以及消費金融業務競爭的白熱化，針對信用白戶的風控顯得尤為重要。如何面向信用白戶進行快速有效的信用評級，臥龍大資料根據自己的實踐經驗，就電商 社交資料在風控上的應用價值與大家進行一些分享。臥龍和眾多不同型別金融機構進行了資料匹配測試，下圖為各類金融機構的網際網路行為資料整體匹配...
消費金融大資料風控架構
1.1 信用風險 根據銀行業的風險理論，信用風險是指借款人因各種原因未能及時 足額償還債權人或銀行貸款而違約的可能性。信用風險的風控重點在於，甄別客戶違約的原因究竟是還款能力，還是還款意願問題。如果客戶真的由於各方面的原因，暫時不具備還款能力，這是概率問題。即使發生了，處置起來也不會有什麼損失。而如...
酒店餐飲行業員工大資料風控解決方案
基層員工風控建議核實的維度 1.身份資訊核查 使用身份證二要素 人證比對介面核實員工證件資訊是否真實 是否為本人證件。2.網貸風險核查 主要是用來了解員工是否有嚴重的網貸逾期行為，避免出現網貸機構人員上門討債 向其他員工借錢不還等惡性事件的發生 3.不良記錄核查 主要是檢測員工是否有嚴重的前科 是否...