大数据风控在金融领域的应用有哪些呢？

大数据现在已经走进了人们的生活中，在各行各业中都可以看到大数据活跃的身影，不同的数据产品，相应的进行分析整理运用。而其中金融行业必定是大数据最重要的应用领域之一。

大数据的数据源也是多样化的，数据种类和格式丰富，不仅包括结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据。因此也就意味着，即便数据量很大，但如果局限于单个领域，也不能称之为大数据。因为大数据的一个重要作用就是利用不同来源、不用领域的数据进行非线性地分析，用于预测分析。

近年来，随着信息技术和网络经济的发展，大数据风控日益流行。大数据风控是基于大数据技术进行的风控。风控是金融的核心，是指风险管理者采取各种措施和方法，降低风险事件发生的可能性以及风险事件发生后造成的损失。风控很大程度上决定了金融服务的范围与价格以及金融机构的生死。如果风控系统完善，单个企业与居民可以按照与其风险水平相称的利率获得贷款，所有正常偿还的贷款利息能够弥补个别不良贷款的损失，金融机构得以持续运营。否则，金融机构就会面临倒闭的风险。

大数据风控相对于传统风控有更好的优势。对于传统风控模式下的贷中、贷后管理来说，对一笔贷款的追踪和监测需要耗费大量人力，物力；但使用大数据风控可有效降低这部分业务成本。如比智能短信还款提醒、机器人资产回收同时对不同类型的客户定制相应的资产回收策略，并定期进行策略优化。

同时金融机构还能够利用大数据的优势，描绘用户画像，清楚用户的消费行为及在网活跃度等，就能有效推断出不同客群的需求以及最终还款行为的相关因素，进行系统的客户管理。风控就是平衡风险成本和收益。并且，放款机构根据信贷用户提交的数据通过反欺诈模型/信用模型进行评分，分数更高的申请人将能够申请更低利率或更高金额。