大數據風控比傳統風控有哪些優勢

大數據風控比傳統風控有以下優勢：

• 數據量大：互聯網的發展帶來了數字信息的爆發式增長，擁有了足夠多的數據，基于大量數據的風險挖掘才有用武之地。大數據是支撐大數據風控的基礎。

• 數據維度豐富：大數據通常分為結構化數據、半結構化數據、非結構化數據三種類型。結構化數據指能夠用數據或者統一結構來表示的信息，是高度組織和整齊格式化的數據，業界多指關系模型數據（即用關系型數據庫管理的數據），如姓名、身份證、電話號碼、地址等。半結構化數據是介于結構化數據與非結構化數據之間的數據，是數據的結構和內容混在一起、沒有明顯區分的一種自描述信息，如XML、JSON等文檔數據。非結構化數據是沒有固定結構的數據，即在數據庫中的字段長度不可控，如Word文件、圖片、視頻、語音等數據。大數據的三種類型包含個人數據、行為數據、社交數據、事件數據、機器和傳感器數據等多維數據。大數據風控根據多維數據實現目標全面的風控畫像，輸出豐富的風險特征，實現全面的風險控制。豐富的數據維度助推了風控的多元發展。

• 風控客觀：大數據風控不僅包含傳統風控的經驗判斷，還包含非傳統風控的數據分析和決策，它采取技術手段對多維數據進行客觀分析、評審，覆蓋盡可能多的風險因子以確保風控的全面性。大數據風控在運行邏輯上弱化事物的因果關系，更強調統計學的相關性，可以有效地避免人為主觀判斷造成的失誤。客觀風控更能確保風控的準確性。

• 效率高：大數據風控可以通過技術方法進行數據的實時采集，使用預制的風控模型對采集的數據進行實時的風險評級，實現秒級的風控結果輸出、對風險的毫秒級處理。大數據風控省去了傳統風控煩瑣的風控流程，提高了風控的效率。

• 適用范圍廣：傳統風控根據具體的垂直行業進行風險控制方案的輸出，其方案存在特殊性和唯一性，導致適用范圍受限，且傳統風控受限其垂直領域的數據，例如金融信貸風控，傳統風控方案在征信數據缺失的時候，就會面臨風險無法定性、定量的尷尬局面。但大數據風控在征信數據缺失時，可以通過對客戶的其他數據（如消費數據、行為數據、個人基本數據、社交數據等）進行風險的定性和定量分析，最終輸出風險評級，因此大數據風控適用范圍更廣。