金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。

互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。常见的互联网金融大数据风控方式有以下几种：

一、验证借款人身份

验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号，借助银联数据来验证银行卡号和姓名，利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。

二、利用黑名单和灰名单识别风险

互联网金融公司面临的主要风险为恶意欺诈，70%左右的信贷损失来源于申请人的恶意欺诈。客户逾期或者违约贷款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通过催收公司进行催收，M2逾期的回收率在20%左右。

 市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作，其主要的商业模式是反欺诈识别，灰名单识别，以及客户征信评分。反欺诈识别中，重要的一个参考就是黑名单，市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单，大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单，真正有价值的黑名单在两百万左右。

 黑名单来源于民间借贷、线上P2P、信用卡公司、小额借贷等公司的历史违约用户，其中很大一部分不再有借贷行为，参考价值有限。另外一个主要来源是催收公司，催收的成功率一般小于于30%（M3以上的），会产生很多黑名单。

 灰名单是逾期但是还没有达到违约的客户（逾期少于3个月的客户），灰名单也还意味着多头借贷，申请人在多个贷款平台进行借贷。总借款数目远远超过其还款能力。

三、利用司法信息评估风险

涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人，其信用情况不是太好，特别是涉赌和涉毒人员，这些人是高风险人群，一旦获得贷款，其贷款用途不可控，贷款有可能不会得到偿还。

 寻找这些涉毒涉赌的嫌疑人，可以利用当地的公安数据，但是难度较大。也可以采用移动设备的位置信息来进行一定程度的识别。如果设备经常在半夜出现在赌博场所或赌博区域例如澳门，其申请人涉赌的风险就较高。另外中国有些特定的地区，当地的有一部分人群从事涉赌或涉赌行业，一旦申请人填写的居住地址或者移动设备位置信息涉及这些区域，也要引起重视。涉赌和涉毒的人员工作一般也不太稳定或者没有固定工作收入，如果申请人经常换工作或者经常在某一个阶段没有收入，这种情况需要引起重视。涉赌和涉毒的人活动规律比较特殊，经常半夜在外面活动，另外也经常住本地宾馆，这些信息都可以参考移动大数据进行识别。

金控网贷作为广州金控集团旗下探索互联网金融领域的先行者，采用基于大数据风控模型的反欺诈、行业黑名单、多头申请、多头借贷等手段防控风险，致力于为投资人提供更优质的金融服务。