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风控能力就是考量一家平台实力的重要条件之一，但随着时间的推进，大数据时代悄然而至，平台采用何种风控手段将对我们的投资有很大影响。那么大数据风控和传统风控分别有何特点，两者又是如何结合的呢？

 一  传统风控有何特点？

目前，国内网络借贷行业的风控方式大部分还以由传统风控为主要模式。

传统的风控所存在的不足是信用数据的采集方式主要是通过用户自己提供，然后审批机构再通过人工的方式去核实这些信息的真实性，最终再利用成熟的风险模型进行数据的分析，从而达到对该借款人的信用评级，这里存在的问题是用户总是偏向提供有利于自己的数据。

 二  大数据风控模式有何特点？

大数据风控与传统风控的最大不同之处是对数据的采集方式，以及基础数据的类型。通过采集多维度征信数据，进行全方位数据分析，计算出可信的欺诈风险等级及信用风险等级，并给出合理的额度期限建议是大数据风控的基础流程。

采用大数据方式可以验证借款人身份、分析提交的信息来识别欺诈、分析客户线上申请行为来识别欺诈、利用移动设备数据识别欺诈、参考社会关系来评估信用情况等。但是纯粹的数据不能证明其有效性，这是大数据风控目前存在的主要问题。

 三  两类风控模式如何结合？

互联网金融的核心在于风控，而比较全面的大数据征信体系能够有效的解决互联网金融行业产生的坏账概率，但是数据的分析并不能改变风险发生的实质，最多只能将风险发生的概率进行量化，为风控人员情况核实提供参考数据，不过运用大数据可以降低人工成本，提升风控效率。

小窝金服对于传统风控和大数据风控的结合，是通过大数据分析用户行为，筛选借款人信息，同时递交人工审核，并进行实地考察来完成的，这个过程中既可以构建借款人信用模型，还可以对借款人还款能力及意愿进行评估，在保证数据有效性的同时提升风控质量和效率。