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大数据风控现在的网贷产品越来越多，模式不同，用户群体也不同。
对于贷款来说，永远绕不开的话题就是风险控制。
最近一直在想，不同的人，不同的贷款产品，风险控制有什么不同。
风险控制，风险控制和意图主要分为两类，一类是淘汰坏人，一类是挑出好人。
那么如何定义坏人和好人，如何区分呢？以下是根据不同场景的总结说明。
1 大数据风控现在大数据发展的如火如荼，风控领域也是大数据应用非常热门和有价值的领域。
首先我简单梳理了一下大数据风控:贷前根据贷款的风控属性，选择一批符合要求的用户进行营销，并进一步推荐，从而拦截那些不符合最基本要求的用户，节约成本，提高效率，提升体验。
对于进来的应用，未来会有一系列的数据判断和过滤。
最后是最后的分数，信用和按分数定价，基本是风控贷前的终极目标。
风险控制的任务是监控资产负债、经济收入等。
一般的手段有监控设备、手机号、电商消费、信用卡、网络行为等。
，并间接推测人的情况的变化。
贷后主要是帮助收集和寻找有用的信息；或者根据贷款表现和还款情况进一步校准和调整该人之前的判断。
好人增信，坏人减信。
同时可以进一步提升风控标签，进行更好的二次营销。
本质上都是通过互联网的数据来判断坏人好人。
判断好人坏人，一般会先认证，再通过黑名单，反欺诈之类的过滤。
在黑名单和反欺诈的标准中，我们试图通过海量的数据和无数的标签来发现欺诈者的一些数据特征。
这样确实可以减少坏账，但实际上现实很复杂，有些是经过筛选的，不一定是确切的坏人。
他们只是击中了相关贷款人坏人的要求，这个要求不一定特别对。
只是通过经验或者数据分析，对应的人群逾期率很高。
所以有些人无缘无故贷款审核不通过也是常有的事。
2现金贷先整理一下现金贷的特点：金额小，只要没有故意诈骗和还款意愿，还款相对容易。
基于这样的特点，风控侧重于认证、欺诈和还款意愿，对还款能力的考察相对较轻。
现金贷的风控大部分是线上的，所以和大数据风控的对应模块和上面的方法是一致的，这里就不赘述了。
大数据的发展趋势及存在的问题一、大数据的发展趋势1. 大数据的定义和特点大数据指的是规模巨大、类型繁多的信息资源，这些信息资源可以来自于各种来源，包括但不限于社交媒体、传感器、移动设备和互联网。
大数据具有三大特点，即“3V”：数据量大（Volume）、数据类型多样（Variety）、数据处理速度快（Velocity）。
2. 发展趋势随着互联网、移动互联网、物联网和人工智能等技术的快速发展，大数据的应用场景也变得越来越广泛。
在商业领域，大数据被广泛应用于市场营销、风险管理、客户服务和产品创新等方面。
在政府领域，大数据被用于城市管理、健康管理、环境保护等方面。
在科研领域，大数据被用于天文学、气象学、地质学等方面。
可以预见，未来大数据的应用场景将会更加多样化和深入化。
3. 技术发展趋势随着人工智能、云计算和物联网等技术的快速发展，大数据技术也在不断进化。
未来，大数据技术将更加智能化、自动化和实时化。
大数据评台也将更加开放和标准化，使得大数据应用的门槛降低，更多的行业和企业可以受益于大数据技术。
二、大数据存在的问题1. 数据安全和隐私保护随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护问题日益突出。
大数据的采集、存储、传输和处理过程中存在着数据泄露、数据篡改和数据滥用等风险。
个人隐私数据被滥用的现象也时有发生，造成了社会不良影响。
如何加强大数据的安全性和隐私保护是当前急需解决的问题。
2. 数据质量问题在大数据时代，数据质量直接影响着数据分析的结果和决策的准确性。
然而，由于大数据的复杂性和多样性，数据质量问题也日益严重。
数据来源的不确定性、数据重复和数据冗余等现象都会影响数据的质量，进而影响数据分析的准确性。
如何提高大数据的质量也是当前亟待解决的问题。
3. 治理和规范问题在大数据时代，数据的规模和复杂性使得数据治理和规范变得异常困难。
大数据的采集、存储、处理和分析需要有一套科学的规范和治理机制来进行指导和监管。
然而，目前的大数据治理和规范工作还存在一定的滞后性，如何更加科学地进行大数据治理和规范也是当前需要解决的问题。
金融行业大数据风控系统解决方案第一章：引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 目标定位 (2)1.3 系统架构 (3)第二章：数据采集与处理 (3)2.1 数据源选择 (3)2.2 数据采集方式 (4)2.3 数据预处理 (4)2.4 数据存储 (4)第三章：风险识别与评估 (5)3.1 风险类型划分 (5)3.2 风险识别模型 (5)3.3 风险评估指标 (5)3.4 风险等级划分 (6)第四章：模型构建与优化 (6)4.1 传统模型 (6)4.2 机器学习模型 (6)4.3 模型评估与优化 (6)4.4 模型部署与监控 (7)第五章：反欺诈策略 (7)5.1 欺诈行为分析 (7)5.1.1 身份盗用 (7)5.1.2 交易欺诈 (7)5.1.3 信用欺诈 (7)5.2 反欺诈策略设计 (7)5.2.1 数据挖掘与分析 (8)5.2.2 风险评估与预警 (8)5.2.3 交易监控与阻断 (8)5.2.4 法律法规与合规 (8)5.3 欺诈检测算法 (8)5.3.1 逻辑回归 (8)5.3.2 决策树 (8)5.3.3 支持向量机 (8)5.3.4 深度学习 (8)5.4 反欺诈系统评估 (8)5.4.1 准确率 (8)5.4.2 召回率 (9)5.4.3 F1值 (9)5.4.4 假阳性率 (9)第六章：信用评估与风险管理 (9)6.1 信用评估方法 (9)6.2 信用风险评估 (9)6.3 风险预警与应对 (10)6.4 信用评级模型 (10)第七章：合规监管与数据安全 (11)7.1 合规监管要求 (11)7.2 数据安全策略 (11)7.3 数据隐私保护 (11)7.4 法律法规遵守 (12)第八章：业务流程优化 (12)8.1 业务流程重构 (12)8.2 业务流程自动化 (12)8.3 业务流程监控 (13)8.4 业务流程优化策略 (13)第九章：系统集成与实施 (13)9.1 系统集成方案 (13)9.2 系统实施流程 (14)9.3 系统测试与验收 (14)9.4 系统运维与维护 (14)第十章：未来展望与挑战 (14)10.1 行业发展趋势 (15)10.2 技术创新方向 (15)10.3 市场竞争格局 (15)10.4 挑战与应对策略 (15)第一章：引言1.1 项目背景我国金融行业的快速发展，金融业务逐渐呈现出多样化和复杂化趋势。
实施方案中的风控管理与问题解决的创新方式导言近年来，随着各项政策的推动，各行各业都在积极探索和尝试实施新的方案，以应对风险和解决问题。
在实施方案中，风控管理与问题解决的创新方式成为一个重要的课题。
本文将从不同角度探讨实施方案中风控管理创新和问题解决的新思路。
1. 整合数据科技在实施方案中，风控管理需要依靠大数据和人工智能等先进技术。
通过对大量数据的分析和挖掘，可以准确地识别风险点，并迅速采取相应措施。
此外，结合人工智能技术，可以实现自动化的风险预测和问题解决，提高效率和准确性。
2. 强化预测与预警实施方案中的风控管理需要做到提前发现风险和问题，并及时采取措施进行预警和预防。
通过建立科学的预测模型和监测系统，可以更好地把握行业发展的趋势和变化，及时发现潜在的风险因素，并做出相应的调整和应对策略。
3. 加强内部控制一个好的实施方案需要有严格的内部控制机制。
通过设立有效的监管部门和制定明确的规章制度，可以对实施过程进行全方位的监控和控制，防范各类风险和问题的发生。
同时，加强内部控制还可以提高工作效率和质量，为实施方案的顺利推进提供有力支持。
4. 推行风险管理文化在实施方案中，要加强风险管理文化的推行。
通过加强员工培训和意识教育，提高员工的风险意识和风险管理能力，使其在实施方案中主动识别和解决问题，提高整体风控能力。
此外，构建开放的沟通体系，鼓励员工积极参与风险管理和问题解决的讨论与合作，形成共同应对风险和解决问题的合力。
5. 加强合作与共享实施方案中风控管理和问题解决需要各利益相关方共同参与和合作。
通过与供应商、客户、合作伙伴等建立良好的合作关系，共同制定风控措施和解决方案，可以实现共赢。
同时，通过数据共享和信息交流，可以及时获取行业动态和市场变化的信息，更好地应对风险和解决问题。
6. 提升技术能力实施方案中的风控管理和问题解决需要持续提升技术能力。
通过加强技术研发和引进创新技术，提高问题解决的水平和能力。
做好各项风控措施好的，以下是有关如何做好风控的一些建议：1. 制度建立与执行：严格遵守相关法律法规，建立健全内部控制体系，并确保其有效运行。
同时，要定期对内部控制体系进行审查和更新，以确保其始终能反映当前的市场环境和企业的实际情况。
2. 风险识别与评估：建立一个完善的风险识别和评估机制。
这包括定期进行风险评估，识别潜在的风险点，并对其进行量化和定性分析，以便了解风险的可能性和影响程度。
3. 风险应对策略：根据风险评估的结果，制定相应的风险应对策略。
这可能包括风险规避、风险降低、风险转移等不同的策略。
同时，要确保这些策略具有足够的灵活性和可调整性，以便应对市场环境和企业的变化。
4. 监控与改进：建立一个持续的风险监控机制，以便实时了解风险的变化情况，及时调整应对策略。
同时，要定期对风控工作的效果进行评估，并根据评估结果进行改进。
5. 人员培训与教育：定期对员工进行风控培训和教育，提高他们的风险意识和应对风险的能力。
同时，要确保各级管理人员都能充分理解和执行风控政策和措施。
6. 信息沟通与共享：加强内部和外部的信息沟通与共享，以便及时获取和处理与风险相关的信息。
同时，要确保各部门之间能协同工作，共同应对风险。
7. 应急预案：为可能出现的重大风险制定应急预案，并确保预案具有足够的针对性和可操作性。
同时，要定期进行应急演练，以提高应对风险的能力。
8. 技术应用：利用先进的技术手段进行风控，例如利用大数据、人工智能等技术进行风险识别和评估。
这可以提高风控的效率和准确性。
以上是一些建议，具体实施时需要根据企业的实际情况进行调整和优化。
总的来说，风控是一项系统性、长期性的工作，需要全体员工的共同参与和努力。
互联网金融公司如何利用大数据进行风控管理随着互联网金融行业的快速发展，大数据技术在风控管理中的应用愈发重要。
大数据的出现为互联网金融公司带来了更广阔的发展前景和更有效的风险控制手段。
本文将从数据收集、风险评估和风控措施三个方面探讨互联网金融公司如何利用大数据进行风控管理。
一、数据收集在大数据时代，互联网金融公司能够通过各种渠道获取海量的用户数据。
这些数据可以包括用户在互联网金融平台上的行为数据、交易数据、个人信息等。
通过对这些数据进行系统的收集与整理，互联网金融公司能够建立起一套完整的用户画像，从而更准确地进行风险评估。
1. 数据挖掘与分析互联网金融公司可以利用大数据技术进行数据挖掘与分析。
通过对用户数据进行深度挖掘，可以发现用户的消费行为、信用记录、还款能力等关键信息，从而更好地了解用户的风险偏好和潜在风险。
2. 多维度数据整合互联网金融公司还可以将来自不同渠道的数据进行整合，构建多维度的数据模型。
这样可以更全面地了解用户的行为轨迹，发现异常交易和风险预警信号，提高风险识别和防范能力。
二、风险评估大数据技术的应用使得互联网金融公司能够通过更全面、更准确的数据进行风险评估。
通过对用户数据的分析和挖掘，互联网金融公司可以根据用户的信用记录、还款能力、资产情况等指标，分析用户的风险等级，为金融业务进行分类评估。
1. 信用评分模型互联网金融公司可以使用大数据技术构建信用评分模型。
通过对用户的行为数据进行综合分析，对用户进行评分，确定用户的信用等级。
依据不同的信用等级，对用户的贷款额度和利率进行差异化设定，提高风险控制的灵活性和准确性。
2. 模型训练和优化通过不断积累和分析数据，互联网金融公司可以对风险评估模型进行训练和优化。
通过人工智能和机器学习算法，可以对模型进行实时更新，提高模型的准确性和预测能力，降低风险。
三、风控措施互联网金融公司在基于大数据的风险评估基础上，还需要采取相应的风控措施，以规避潜在的风险。
大数据在金融风控中的应用在当今数字化时代，大数据已成为金融领域中不可或缺的一部分，尤其在金融风控方面发挥着至关重要的作用。
金融风控，简单来说，就是金融机构为了降低风险、保障资金安全和稳定运营而采取的一系列措施和方法。
而大数据的出现，为金融风控带来了前所未有的变革和创新。
大数据在金融风控中的应用，首先体现在客户信用评估方面。
过去，金融机构评估客户信用主要依赖于客户提供的财务报表、信用记录等有限的信息。
然而，这些信息往往不够全面和准确，容易导致信用评估的偏差。
而现在，通过大数据技术，金融机构可以收集和分析客户的大量多维度数据，包括消费记录、社交行为、网络浏览习惯等。
这些数据能够更全面地反映客户的真实信用状况和还款能力。
例如，一个经常在网上购买高价值商品并且按时支付账单的客户，可能被认为具有较好的信用；而一个在社交媒体上频繁出现财务困境言论的客户，则可能被视为信用风险较高。
大数据还在风险预测方面表现出色。
传统的风险预测模型往往基于历史数据和固定的假设，难以应对复杂多变的金融市场环境。
利用大数据，金融机构可以实时收集和分析海量的市场数据、宏观经济数据以及行业动态等信息，从而更准确地预测市场风险和信用风险的变化趋势。
比如，通过分析全球经济数据和政策变化，预测汇率波动对金融资产的影响；或者通过监测某一行业的供应链数据，提前发现可能出现的行业风险，及时调整对相关企业的信贷政策。
在反欺诈方面，大数据也具有显著的优势。
金融欺诈一直是金融机构面临的重大挑战之一，给金融机构和客户带来了巨大的损失。
传统的反欺诈手段主要依靠人工审查和简单的规则判断，效率低下且容易出现误判。
大数据技术的应用使得金融机构能够整合和分析来自多个渠道的信息，包括客户交易数据、设备指纹、地理位置等，构建更为精准和智能的反欺诈模型。
例如，如果一个客户在短时间内从多个不同的地点进行异常的交易，或者交易金额与客户的历史消费习惯严重不符，系统就会自动发出警报，提示可能存在欺诈行为。
YUNRISK风控系统产品说明大数据云风控系统全面解决方案 (1) (2)第一章概要 (3)第二章行业背景 (3)2.1风控行业背景 (3)2.2国内外风控技术现状 (4)2.3风控行业发展趋势 (5)第三章武汉风控在线科技有限公司介绍 (6)3.1武汉风控在线科技有限公司介绍 (6)3.2研发团队介绍 (7)3.3核心技术专利 (7)第四章大数据云风控系统介绍 (7)4.1产品描述 (7)4.2产品和技术优势 (8)4.3版本介绍 (12)4.4产品使用说明 (12)4.5操作流程 (14)第五章风控管理全面解决方案 (21)5.1业务流程 (22)5.2授信审核流程（贷前流程） (23)5.3借款审核流程（贷中流程） (24)5.4贷后流程 (25)5.5风险管理全面解决方案 (25)第六章服务体系 (27)6.1服务理念 (27)6.2系统定制服务 (27)6.3培训服务 (28)6.4售后服务 (28)第七章联系我们 (29)第一章概要YUNRISK风控系统是武汉风控在线科技有限公司经过长期风控行业深厚积累而精心研发出的面向小额贷款公司，P2P公司，融资租赁公司，供应链金融公司，商业银行等金融机构的风控业务管理系统。
本文目的在于帮助客户完整理解风控系统产品。
第二章行业背景2.1风控行业背景当前，经济下行导致中小企业经营成本不断增加，产品销售价格因结构原因和市场原因相对走低，企业利润空间被进一步压缩，许多中小企业陷入经营困境，导致企业经营风险加大、连锁性风险陡增、潜在信用风险上升、企业主的道德风险骤升。
一些重点领域的银行等金融机构信贷风险进入了一个暴露期，一些地区的金融机构已经出现不良贷款回升苗头；不良贷款高危行业中，钢铁与建材等行业信用风险快速上升，制造业领域新增的不良资产已占到整体不良资产的七成以上，与此同时经济下行也使得个人信贷中的逾期率陡增，不良贷款率上升，如何防控信贷风险，已成为商业银行等金融机构亟待解决的课题。
大数据风控是什么意思，大数据风控（一）引言概述：大数据风控是指利用大数据技术和分析方法，通过对大量的数据进行收集、存储、分析和挖掘，来进行风险管控和控制的一种业务模式。
在当前信息爆炸的时代，大数据风控逐渐成为了各行业关注的焦点。
本文将从多个角度解释大数据风控的含义，并针对其中的关键点展开叙述。
一、大数据风控的概念和定义1. 大数据风控的定义2. 大数据在风控领域的应用3. 大数据风控的目标和意义4. 大数据风控的基本框架二、大数据风控的关键技术1. 数据收集与处理技术2. 数据挖掘与分析技术3. 风险评估与预测技术4. 模型构建与优化技术5. 可视化与决策支持技术三、大数据风控的应用场景1. 金融行业的大数据风控应用2. 电商行业的大数据风控应用3. 保险行业的大数据风控应用4. 互联网行业的大数据风控应用5. 其他行业的大数据风控应用四、大数据风控的挑战与解决方案1. 数据隐私与安全的挑战2. 数据采集与清洗的挑战3. 数据分析与决策的挑战4. 建模与预测的挑战5. 高效运营与成本控制的挑战五、大数据风控的前景与展望1. 大数据风控的发展趋势2. 大数据风控对企业的影响3. 大数据风控的未来发展方向总结：本文介绍了大数据风控的概念和定义，深入探讨了大数据风控的关键技术、应用场景、挑战与解决方案，以及其未来的前景和发展方向。
大数据风控对于企业的风险控制和业务决策具有重要的意义，将成为未来各行业竞争的核心优势之一。
因此，企业应积极关注大数据风控的发展，并合理应用大数据技术，提升自身的风险管控能力。
摘要：在互联网技术和信息技术的推动下，大数据在金融行业的风控中获得了引人注目的进展，但是在实际运用中其有效性还需进一步提高。当前大数据风控有效性不足既有数据质量的障碍，也有大数据风控的理论性障碍，还有数据保护的制度障碍。消除这些障碍、提高大数据风控的有效性，需要金融企业、金融研究部门和政府监管部门的共同努力。 关键词：互联网金融；大数据；风险控制
大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会其他各个领域。早在1980年，阿尔文∙托夫勒（Alvin Toffler，1980）在《第三次浪潮》一书中就预言大数据将成“第三次浪潮”。奥巴马政府将大数据定义为“未来的新石油”。凯文∙凯利（Kevin Kelly，2014）认为所有的生意都是数据生意。2013年互联网金融将“大数据”推向了新的高度。金融的核心是风险控制，将风控与大数据结合、不断完善和优化风控制度和体系，对于互联网金融企业和传统金融企业而言都同等重要。
一.大数据风控发展迅速，但有效性不佳 在应用层面，金融行业利用大数据进行风控已经取得了一定的成效。使用大数据进行风控已成为美国等发达国家互联网金融企业的标准配置。
美国Zest Finance公司开发的10个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。
为网上商家提供金融信贷服务的公司Kabbage主要目标客户是ebay、Amazon、PayPal等电商，其通过获取这些企业网店店主的销售、信用记录、顾客流量、评论、商品价格和存货等信息，以及他们在Facebook和Twitter上与客户的互动信息，借助数据挖掘技术，把这些店主分成不同的风险等级，以此来确定提供贷款金额数量与贷款利率水平。
中国互联网金融企业对于大数据风控的运用也如火如荼。 阿里推出了面向社会的信用服务体系芝麻信用，芝麻信用通过分析大量的网络交易及行为数据，对用户进行信用评估，这些信用评估可以帮助互联网金融企业对用户的还款意愿及还款能力做出结论，继而为用户提供相关的金融和经济服务。
腾讯的微众银行推出的“微粒贷”产品，其风控核心就是，通过社交大数据与央行征信等传统银行信用数据结合，运用社交圈、行为特征、交易、基本社会特征、人行征信5个维度对客户综合评级，运用大量的指标构建多重模型，以快速识别客户的信用风险。
对于大数据风控的理论研究尚处于萌芽阶段，本文以“大数据风控”为主题在CNKI数据库进行搜索，与此相关的文献数量可以从侧面反映大数据风控的理论研究现状。
CNKI数据库中以“大数据风控”为主题的文献共46篇。在这些文献中，以报道性的文章较多，重要报纸全文库和特色期刊总共为33篇，占比72%；而理论研究的文章较少，中国学术期刊总库为12篇，占比26%；尚没有CSSCI2014—2015年的来源期刊（如图1）。
图1 CNKI数据库与大数据相关的文献数量和分类 虽然大数据风控在实践上已经有所进展，但是其有效性也受到一些挑战。 例如，以大数据风控为基石的P2P平台就频频暴露出各种各样的问题来。对于P2P平台来说，由于其纯线上操作的特点，大数据风控的有效性是决定其经营状况的重要因素，如果大数据风控有效性较差，则面临的坏账压力较大，容易出现提现困难甚至跑路的问题。 网贷之家的数据显示，2015年上半年新增问题平台419家，是2014年同期的7.5倍，已超过2014年全年问题平台数量。截至2015年10月底，全国问题平台数累积已达1115家。
二.当前大数据风控有效性不足的原因分析 一些学者对于大数据风控的有效性问题进行了研究。 王强（2015）指出当前个人大数据征信的问题，一是数据的真实性，二是数据收集的法律障碍，三是坏账的不可预测性问题。
甚至有作者认为大数据风控是无效的，陈宇（2015）援引各种证据认为大数据风控是无效的。
总体而言，当前大数据风控有效性欠佳的原因主要有以下几个方面： （一）数据的质量问题 当前大数据风控的有效性欠佳，其首要原因就是数据的真实性不高，包括社交数据和交易数据两个方面。
1.社交数据的真实性问题 美国lending club和facebook合作获取社交数据，在中国宜信也曾大费周折的收集借款人的社交数据，最后两者得出的结论都是社交数据根本就不能用。美国很多大数据征信公司的信息错误率高达50%，垃圾进、垃圾出。
2.交易数据的真实性问题。 当前许多电商平台的刷单现象非常严重，这将导致交易数据的严重失真。随着网购的火爆，有关电商平台“刷单”的报道屡见报端。
电商“刷单”有两种方式，一种是商家找所谓的消费者进行“刷单”。卖家买快递单号，其收件人和寄件人与实际的买家、卖家不一致。
另一种是快递公司发空包，但快递公司并未完成配送，而帮助商家完成平台上的物流信息。 （二）大数据风控的理论有效性问题 从IT技术层面论证大数据风控的实践性案例已经很多，但是在经济金融的理论层面，大数据风控还面临一些问题需要解决。
1.金融信用与社会信用的相关性不确定 目前大数据主要来源于互联网，而人们在网络中的表现并不能完全反映其真实的一面。相同的人群在不同场合呈现的特征是不一样的，尤其是目前人们在线上、线下割裂的状态，其行为方式往往会出现强烈的反差。
例如有些人不善交际，却将自己做的美食展示在微博上，吸引大量关注，粉丝暴增。因此网络并不能确切地证明某人的社交圈子，也就是说互联网的数据很难还原用户现实中的信息。
2.大数据对于“黑天鹅”事件的滞后性 在现实世界，总会出现不可预测的“黑天鹅”事件，一旦出现则有可能冲击大数据风控模型的基本假设，进而影响大数据风控的有效性。大到美国的次贷危机，小到个人意外事件的发生，在某种程度上大数据风控是无法预测的，但这些事件的发生，对宏观经济和微观主体都会产生重大的影响。
例如，2008年美国次贷危机后产生了一种“策略性违约”行为——贷款主体本身有能力还款，但是其在房价远低于贷款总额的时候，重新购买一套房子，并对之前的房贷断供，贷款者可以此方法进行“套利”。
虽然此类违约者会因此有不良信用记录，但是这对信用报告的影响有限，因为其他的债务按期偿还。而大数据对这种突变事件的预测能力则非常有限。
（三）大数据收集和使用的制度问题 在数据收集和使用的过程中也面临着合法使用的问题。如何高效、适度地开发和使用大数据，不仅仅是一个技术问题，也是一个社会问题，这些泄露的数据大量流入数据黑市，造成了用户安全、企业安全甚至国家安全方面的连锁反应。数据的收集和使用在很多时候都没有征得数据生产主体的同意，这导致了数据的滥用和隐私的泄露。
近年来，个人数据泄露事件频频发生，因个人数据泄露而造成损失的新闻屡见报端。猎豹移动安全实验室发布的《2015年上半年移动安全报告》显示，截至2015年上半年，猎豹共监测到496起数据泄露事件，影响超过544万人。2015年10月19日，乌云网发布消息称，网易的用户数据库疑似泄露。
图2 2005-2014年国内外数据泄密情况 资料来源：上海汉均信息技术有限公司《2005—2014年全球泄密事件分析报告》 数据安全问题也将越来越多的企业推向风口浪尖。 上海汉均信息技术有限公司发布的《2005—2014年全球泄密事件分析报告》显示，10年间，全球泄密事件中，我国泄密事件数量占比为58.5%，其中高频发地域主要是东部沿海经济较发达、产业格局以高技术含量为主的一二线城市（如图2）。
Verizon发布《2015年数据泄露调查报告》，报告覆盖95个国家，其中有61个报告了问题，涉及79790个安全事件（Security Incident），超过2000个（2122个）确认数据泄露（Data Breach）。
三.提高大数据风控有效性的路径 尽管大数据风控的有效运用尚处在诸多障碍，但这并不能成为大数据风控无效的理由。因为对于数据这个资源的挖掘尚处于初级阶段，在消除障碍、解决问题中前行，是大数据风控发展的必然趋势。有效扫除当前大数据风控的障碍需要各方面的共同努力，其中金融企业、金融研究部门和政府监管部门的角色尤为重要。
对于金融企业而言，要从基础数据上保证客户数据的多样化、连续性和实时性，确保数据真实可靠。
对于金融研究者而言，可从经济学、数学等多个角度综合论证大数据风控的有效性，为大数据风控提供理论支持。
对于政府监管部门而言，需要从法律制度、会计制度等方面进行建设，构建数据合理运用的良好环境体系。
（一）对于金融企业而言，要构建多样化、连续性和实时性的基础数据 1.多维度的收集数据，互联互通，打破数据的孤岛 美国征信系统的完善是因为美国政府对其拥有的大数据资源的开放程度日益透明化。
目前我国的大数据风控系统还没有实现互通互联，阿里、银联、平安、腾讯以及众多的P2P公司，都是各自为政，P2P公司拿不到央行的数据，几家大的互联网平台在相关大数据的分享上彼此也未互通有无。
因而，各金融企业要建立互联互通机制，打破数据孤岛，从而能多维度地收集数据，确保数据之间能够相互验证。
2.从供应链交易环节获取数据 获取真实数据最好的途径就是要切入客户的交易环节，尤其是稳定可持续的交易环节，即供应链。
一方面，经过了几十年的发展，当前的供应链都有一套完整上下游进入和退出机制，数据的真实性对于核心企业而言至关重要，因而这些数据的质量非常优异。
另一方面，这些数据和数据维度对于供应链中的企业评价是可靠的，金融企业可以此为基础，加上自身的风险控制经验，构建一套全新的基于数据的信用评价机制。
