监管合规期，大部分有实力的网贷平台基本能顺利完成整改，而风控才是决定平台可持续发展的关键！典型的网络借贷信息中介业务例如抵押贷款、消费贷款、供应链金融、以及票据融资等，都需要完整的风控体系来识别欺诈用户及评估用户信用等级，那么如何搭建有效的风控体系就成为网贷长远发展需要解决的首要问题。

　　互联网金融的高风险有市场风险、操作风险、信用风险、技术风险、违规经营风险等，贯穿整个金融服务的各个环节。以供应链金融为例，主要存在骗贷、身份盗用、还款拖延、抵押物估值不准、抵押物二抵等金融风险，成为行业痛点。

　　随着2017金融科技元年的到来，大数据、云计算、机器学习、图像识别、人工智能等技术的广泛运用，利用大数据降低风控成本、提高风险管理效率，帮助网贷平台优化业务模式，完善行业发展，已是大趋势。

　　大数据优化风控主要体现在以下三方面:

　　一、对人的大数据风控。

　　从人的网购、手机话费、娱乐消费、物业费、头等舱乘坐次数等等生活轨迹中发掘有信贷价值的数据，建立大数据反欺诈系统，再从账号风险防护、应用风险防护、欺诈信用风险防护等运营安全方面，多方位协助供应链金融平台完善贷前、贷中、贷后各个阶段的风控体系，有效识别骗贷、欺诈等行为，减少损失。

　　传统的供应链金融风控，往往只针对借款人提供的资料进行人工审核，资料真实性和个人征信情况难以求证。大数据的优势，通过从社交、征信、消费、地理位置、行为等源头收集数据，描绘用户画像，清楚用户消费喜好及生活轨迹，从而推断不同客户群体的还款意愿和还款能力，可以进行系统的客户管理，有效降低欺诈风险。

　　二、对企业的大数据风控。

　　供应链金融从生产、销售、服务三个关键环节提供一站式金融服务，涉及到应收账款、仓单质押、电子订单、物流数据、财务报表等等核心企业数据，传统的风控大多通过线下实地考察收集企业数据，存在人工成本高、数据覆盖面小、效率低的问题，而借助大数据及相关技术，将线下数据搜集转移至线上，数据全覆盖，可以在运营成本和坏账成本控制上尽量减少人工介入，加上机器智能化操作，能够让金融效率得到有效提升。

　　此外，运营一年以上的网贷平台具备大量数据的积累，但并没有得到合理运用，数据的闲置不仅造成资源浪费，还给企业平台带来成本压力。但通过大数据先进技术的应用，为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了广泛的空间与潜力。

　　三、数据共享下的大数据风控。

　　马云曾经在一次演讲中说道:“人类正从IT(Information Technology) 时代走向DT(Data Technology)时代”。在DT时代，数据成为最有价值的资产。数据的价值在于关联，但是现实中，数据大部分是割裂和分散的，金融行业尤为突出。

　　在共享经济和平台经济崛起时代，数据的不开放，使个人、金融科技公司、银行、监管等各方损失巨大，例如，网贷平台尽管通过自身及其他方式能够获得大量数据，但这些数据的含金量远不如银行个人征信数据，加上平台之间数据的割裂，以及网贷行业不容许试错机制，都令大数据风控等先进技术，由于缺少完整全面的数据支持，成为摆设。

　　而对于供应链金融来说，围绕核心企业及上下游中小企业形成了完整的产业生态圈，核心企业掌握几乎所有重要数据信息，互金平台通过与核心企业一方达成合作，形成大数据风控闭环，正好解决了数据缺失困扰。以专注于汽车供应链金融的互联网投融资平台普汇云通为例，自2015年8月上线至今，两年间通过核心企业掌握300多家中小微企业基本情况及其财务人员、股东、社保缴纳等多项核心数据，累积为28万多投资人提供综合金融服务，并通过数据解读分析及用户画像描绘建立了精准化和个性化的服务体系，能够更高效触达用户并提供精准服务。同时，在撮合交易环节，普汇云通从贷前的准入机制审核，贷中的风控审查、项审会审批，贷后的定期跟踪、风险预警等，通过云计算和大数据建立了一套高效的反欺诈和信用决策管理体系，大大提高了平台风险识别能力。

　　近年来，国家对大数据的重视程度日益提高，报告更是明确指出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。互联网金融是大数据落地应用的重要行业领域，在这一背景下，普汇云通等互金平台需继续积极探索大数据在风控领域的深层次应用，加快大数据、人工智能等前沿技术落地于互联网金融行业，解决行业痛点和实际问题。