在互聯網金融行業，現在人們越來越重視大數據風控，主要原因是大數據風控能有效的控制壞賬率，從而讓企業盈利。
在大數據風控企業中流傳着這樣一句話，數據決定了數據分析的上線，而大數據模型就是無限接近這個上線，因此大數據模型中構建一個完善的指標體系是一件極其重要的事情。
從分類上看，大數據風控的模型主要有下面這幾類指標：
用戶申請信息：類似於性別、年齡、工作地址、主要聯繫人等等
用戶使用過程中的信息：類似於IP定位、用戶的資料修改的頻率
用戶第三方數據：類似於電商交易信息、社交網絡平臺等等數據類型
在瞭解這些指標之後，我們主要來說一下大數據風控模型的基本流程，數據收集、數據建模、構建數據畫像和風險定價。
數據收集主要就是收集上述我們所說的這些指標，通過這些指標，我們就可以進行建模，常用的模型有：
聚類：主要是把相似的文本聚起來，進行統一的處理
分類：根據已經識別到的風險行爲或者無風險的行爲，去預測正在發生的事情。
離羣點檢測：主要是查看IP地址，如IP登錄中存在着大量失敗，這種行爲可能是暴力破解，但是如果全部成功，也有可能是機器導致的
建立大數據風控模型之後，就需要構建用戶的畫像，用戶畫像最底層的是機器學習，因此需要對用戶的數據打標籤，好的特徵標籤能夠讓用戶畫像變得豐富，也能幫助提升機器學習算法的效果。
最後我們要做的就是風險定價，現在的互聯網金融平臺，大多采用多維度定價模式和定製化風險定價系統。
雖然目前來看使用多維度風險定價系統定價的平臺還是大多數，但是隨着更加智能化的發展，不同人的風控模型不同，定製化的風險定價系統會成爲趨勢。
相較於傳統的風控，大數據風險對片段式和零散的數據具有很好的整合能力，這一點讓大數據特別適用於徵信行業，因爲它可以蒐集更對的數據維度，實現徵信信息的有效補充。
當前互聯網金融平臺最關注的是信用風險和詐欺風險，大數據風險模型就能很好的幫助企業去辨別信用和詐欺風險，幫助企業減少損失。