最近，金融科技领域大金额融资现象频频涌现，仅5月初的一周之内，全球金融科技领域就有8家机构获得投融资，其中在国内融资有3家，融资总额达12亿元人民币。随着金融科技企业的愈发备受青睐，大数据风控作为其发力的引擎，引来多个产业链上下游企业围绕它展开激烈的角逐。
据佛瑞斯特研究公司数据显示，近40%的公司正在实施和扩展大数据技术应用，另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。
越来越多的金融科技企业致力于提供定制化的大数据风控解决方案，金融科技促成了“金融+场景+技术”的跨界融合，使整个金融生态发生了一些积极的变化，除提高传统及新型金融机构的服务水平外，也在一定程度上降低了金融风险。
一切迹象表明，金融科技3.0时代已悄然来临……
大数据风控弯道超车
在信贷领域，传统风控无疑较为稳健，其主要是借助房产、汽车等固定资产作为抵押，然后通过历史借贷数据来预测和判断借款人的违约风险，所以传统风控模式很难给过去没有发生过借贷交易的人进行信用评分。其对信用数据的采集方式主要是通过用户自己提供，然后金融机构再通过人工的方式去核实这些信息的真实性，需要大量的人力、物力支撑，这意味着其服务的人群数量有限。
我国目前存在大量征信空白群体。资料显示，截至2016年6月，央行征信覆盖人群8.8亿，其中有信用数据的人群仅3.8亿，占总人口的29%，金融服务需求未得到满足的人群数量缺口较大。这种现状导致了传统风控的客户群体狭窄，使得金融服务很难得到创新，阻碍了金融行业的优化升级。
金融科技企业通过运用大数据构建风控模型的方法为客户进行风险控制和风险提示，避开传统风控的劣势，使客户能够为更多有金融需求的人群服务。此外，大数据风控系统能够对多维度、大量数据进行智能处理，且批量标准化的执行，这为金融服务的创新奠定了基础，使金融科技企业能够开展多样化业务。以上海前隆金融信息服务有限公司(以下简称：前隆金融)为例，作为典型的金融科技公司，以大数据风控系统为核心，开展了多种创新型业务，从推出移动智能信贷管理平台——手机贷，到提供以风控模型输出为核心的灵活解决方案——应花分期，而这仅仅是行业的一个缩影。
当“李逵”遇见“李鬼”
当出现一个为市场所认可的新事物时，大多会出现技术、商业模式等复制的现象，甚至会出现“挂羊头，卖狗肉”的情形，大数据风控也不例外。目前，业界很多公司言及风控，必谈大数据，似乎大数据风控已经成为业界的标配，但事实却并非如此。
一些企业拥有“百万级”用户数据的企业称自己为大数据风控，而这样的数据规模应用到13亿人的国家市场中是远远不够的，中国的贫富差距之大，地区和地区间发展的极不均衡，单一的数据模型很难适用于每个消费群体。
实际上，建立一个大数据风控模型除了大量的数据做支撑外，多维度的计算、有效的数据筛选等也是值得企业深思的。
在前隆金融首席风控官何同国看来，“数据量仅仅是最基础的，如何进行数据清洗、分析，并根据用户画像构建风控模型才是重中之重，而这背后需要专业的技术团队去开发完善。”
据悉，前隆金融一共有700多名员工，9成以上拥有本科及以上学历，近8成属于风控和技术条线。为了不断地更新迭代，适应市场的需求，每年在技术开发上投入经费超过5000万元。此外，公司成立初期就与复旦大学管理学院统计学系签订了长期的产学研合作协议，2014年5月与后者正式组建了大数据研究实验室，依靠大数据分析实现自动化风险识别及授信。目前，公司在风控系统领域已申请12项发明专利。
亟需建立完整技术体系
大数据风控要达到比较成熟的水准必须从基础做起，从各系统平台的搭建，再到硬件设施的匹配，缺一不可。真正的大数据风控系统应该是建立在大数据平台之上的。如前隆金融就是基于大数据平台构建了自己的风控系统。
大数据风控背后凝聚的是繁重的系统开发、技术支持。据前隆金融首席技术官梁晓靖介绍，为应对不断扩大的用户规模，业务系统技术架构经历了数次变迁，从单体式应用程序到分层分布式系统，再到微服务架构，实现了业务系统彻底的组件化和服务化，其水平动态扩展能力足以支撑未来上亿用户的大规模高并发访问。
