投资、消费、出口，是拉动经济发展的三驾马车，而互联网金融行业从发展初期就被寄予厚望，也确实大力刺激了消费动力，为更多的人的提供金融服务，朝着普惠金融的步子迈进。但是物极必反，随着市场蛋糕不断做大，行业竞争变得异常激烈。为了扩大市场份额，大部分互联网金融公司采取的策略都是轻贷前，重贷后。对于风控门槛要求越来越低，审批通过的客户中多头借贷严重、历史逾期者比比皆是。用高昂的催收成本去换取高利润，不惜放弃对坏账率的把控。这是目前大多数互联网金融公司的发展战略，殊不知风控大门一旦失守，被攻破的何止是坏账的居高不下，更是整个行业的发展前途。

大数据的壁垒

互联网金融的数据壁垒是什么？征信源区分度度下降，用户特征逐步失效，这是当前互联网金融大数据风控面临的壁垒。随着普惠金融的概念深入人心，全民借贷已成为社会风气。借款者的身份既可能是家庭主妇，也可能是个体户老板，还有可能是职场白领，借贷者的学历也不乏是研究生和博士。身份特征的风险区分度在逐渐减弱，以往可以通过职业、学历等硬性指标进行简单分类就得到很好区分结果的做法已不再适用。身份包装、信息造假也在冲击着整个行业，甚至有部分灰产专门帮助别人制造假身份撸网贷。数据风险区分度减弱，客户个人信息噪声太多，这是当前互联金融行业数据所面临的巨大挑战！

数据驱动风控的核心

大数据风控的核心是运用数据精准识别客户逾期风险。整个风控流程包括数据采集、数据清洗、数据建模、数据分析、策略制定。其中数据采集是基础，从哪里获取数据，需要获取哪些数据，只有想通这个问题，才能为后续流程的进行奠定坚实的基础。数据清洗不单单是为了降噪，把脏数据变成结构化、标准化的数据，更重要的是数据的交叉验证和衍生变量的生成，需要识别出哪些是无效信息进行删除，对于弱区分度的变量需要不断强化，形成强区分度的变量。数据建模对于数据的要求很高，所以“垃圾进去，垃圾出来”，如果前期数据采集和数据清洗没有做好，那么建模的能力再强也无济于事。目前数据建模常用的算法是决策树、逻辑回归、神经网络。这些算法经过训练，刚开始应用的时候区分度较好，但是经过一段时间后，区分度下降非常明显。这不是算法本身的问题，而是客群变化速度太快，统计学上的假设性检验一再失灵，导致算法区分度减弱。因此需要建立一套高效的策略建立体系，实时监控客群结构和风险变化，并且能够根据客群变化实时迭代模型。所以，一个互联网金融公司强大的风控能力应该是：高效的数据采集能力，优秀的数据处理能力，针对客群变化实时迭代的建模能力和精准的风控策略。

风控策略就像是绝世武功，前期的数据处理和建模就是绝世好剑。再厉害的武功如果没有好的兵器相称，难以发挥其真正的效力。

大数据风控的前景

大数据风控的前景是广阔的，随着互联网金融行业的全面发展。很多拥有强大风控能力的公司，不仅仅是一家信贷公司，更是一家金融科技公司。到时，这些拥有强大风控能力的公司完全可以进行技术输出，将自身强大的风控能力作为技术出售给其他公司。这不仅是对自身技术的认可，更是另一个广袤的商业蓝海。