最新数据表明：万亿体量的网贷行业，借款人数量在千万人以上，这其中，百分之六七十以上的借款人存在多次借贷行为。利用大数据风控进行风险防控毫无疑问会比传统风控要好得多，但其不足之处也不可视而不见，下面壹诺信用简单跟大家探讨下。只有将优劣势分析清楚，才能帮助大数据风控更好的进步。
一、大数据风控的优势
1、丰富了信用风险评估的数据纬度
大数据风控的一个最大的优势就是丰富了信用风险评估的数据纬度，这些用户行为信息，很大程度是大数据采集和分析的结果，用户一般是不会提供给金融行业的。很多信息是规律性信息，需要大数据分析才有可能得到，其在信用评估中的权重，也需要不断的优化模型去完善。
2、提高风险管理的及时性
大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果、坏种子数据，企业可以提升量化风险评估能力，同时也提高了风险管理的及时性。
3、全面信息可以更加客观的反映风险
大数据风控可以提供全面的数据(数据的广度)，强相关数据(数据的深度)，实效性数据(数据的鲜活度)。这些数据颗粒度可以很小，同内部数据以及原有数据打通和整合之后，会影响风险评估结果，提升信用风险管理水平，客观地反映用户风险水平。全量数据加用户行为分析，可以充分了解客户行为，帮助企业识别出恶意欺诈客户。这些多纬度，细颗粒度，全面的信息正是大数分风控的优势所在，同时也是传统风控的一个很好的补充。
二、大数据风控的劣势
大数据风控也有缺点，例如数据的覆盖率，匹配率，饱和度，鲜活度，查得率，以及相关度，甚至数据采集和使用涉及得隐私问题都是大数据风控的缺点。就像大数据应用本质一样，其只是提供辅助决策，数据可以说明一个问题，但是不能都代替人脑去做决定，当利用数据分析出结果后，风险管理决策还是需要风险管理专家依靠其他的信息来决定。
未来壹诺信用在大数据风控的研发工作中也会着重扬长避短，尽量将优势极致化，将劣势影响降低到最小化。道阻且艰，任重而道远，一起努力吧！
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