大数据风险控制的价值
大数据分析对金融风控的价值
大数据分析对金融风控的价值在当今信息化和数字化的时代，大数据分析已经逐渐成为金融行业的热门话题。
金融风控作为保障金融安全和稳定的重要环节，也开始广泛应用大数据分析技术。
本文将深入探讨大数据分析在金融风控中的价值，并分析其具体应用场景和优势。
一、大数据分析在金融风控中的价值随着互联网金融的快速发展，金融风险管理变得更加复杂和严峻。
传统的金融风控手段已经无法满足日益增长的数据规模和复杂的风险类型，因此引入大数据分析成为一种解决方案。
大数据分析在金融风险管理中具有以下价值：1. 提升风险识别能力：通过大数据分析，金融机构可以从庞大的数据中挖掘出风险信号和异常模式，准确预测潜在风险。
例如，通过分析大量用户交易数据和消费行为，可以及时发现恶意交易和信用卡盗刷等风险，提高反欺诈的能力。
2. 加强反洗钱监测：洗钱活动对金融系统的稳定性和安全性构成严重威胁。
大数据分析能够通过对庞大的交易数据进行关联分析和模式识别，发现洗钱风险，提高反洗钱措施的效果。
3. 改进信用评估和授信决策：传统的信用评估方法主要基于个人征信记录和财务数据，但这些数据往往无法全面反映个体的信用状况。
大数据分析可以通过多维度的数据收集和分析，包括社交媒体、手机APP使用记录等，更全面客观地评估个体的信用状况，提供更准确的授信决策依据。
4. 加强投资决策的科学性：大数据分析可以通过对市场数据、交易数据和经济数据的分析，揭示出金融市场的动态和趋势，辅助投资决策。
例如，通过对大量历史交易数据的挖掘，分析交易模式和市场情况，可以预测股市的走势和风险，提高投资决策的科学性和准确性。
二、大数据分析在金融风控中的应用场景在实际的金融风控实践中，大数据分析技术已经得到了广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：1. 欺诈检测与预防：金融机构可以通过对大量的交易数据进行分析，发现异常交易行为和欺诈模式，提前预警和阻止欺诈行为的发生。
2. 风险评估与管理：大数据分析可以通过对市场数据、客户数据和行业数据的分析，提供准确的风险评估和管理手段。
大数据存在两面性：价值与风险并存(下)
大数据存在两面性：价值与风险并存（下）大数据是一把“双刃剑”——价值与风险并存。
一方面，它的价值体现在能为企业的生产活动提供决策，公众的日常生活提供便利；另一方面，它的风险体现在因大数据被恶意利用，导致个人隐私的泄露事件频发，对社会秩序造成严重侵害。
【国企改革观象台】专栏将针对大数据的价值与风险，从国家政策和国有企业数字化转型落地两个角度，分两期探讨国内对于数据安全及隐私保护的合规要求，和如何应对数据合规挑战、保护数据安全。
上期文章从国家政策方面，以价值瞭望和守护安全的视角，重点探讨了国内对于数据安全及隐私保护的合规要求，本期将继续介绍国有企业在数字化转型落地的过程中，如何应对数据合规挑战，保护数据安全。
01数字化转型中的国有企业，如何应对数据合规挑战？2020年9月21日，国资委发布《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》。
值得注意的是，该份文件明确要求实行数字化转型一把手负责制，管理层中明确专人分管，统筹规划、科技、信息化、流程等管控条线，优化体制机制、管控模式和组织方式，协调解决重大问题。
这意味着，国有企业数字化转型从组织架构上是自上而下推动的，伴随着数字化转型进程，国有企业的运行与管控机制也会发生一系列变化。
同时，监管部门要求，国有企业在数字化转型中应发挥引领示范和辐射带动作用，激活数据要素潜能，并切实保障数据安全。
由此可见，从外部监管视角，不管企业围绕数据进行何种变革，数据安全始终是重点。
普华永道建议国企从以下方面着手进行数据合规建设。
数据安全能力评估企业应树立“知己知彼，百战不殆”的意识，通过数据安全能力评估，在合规框架实施前了解自身的数据安全管理现状，明确存在的问题以及潜在的挑战，规划数据安全能力成熟度的提升方案。
国家标准《信息安全技术大数据安全管理指南》明确大数据安全管理的基本原则，对大数据平台提出了保密性、完整性、可用性方面的安全需求，具体重要原则如下：保密性：●数据传输过程中使用不同的安全协议保障数据采集、分发等操作中的传输保密要求；●数据存储过程中使用访问控制和加密机制；●使用同态加密等算法进行加密数据运算；●通过数据隔离等机制确保汇聚大量数据时不暴露敏感信息；●针对个人信息采取匿名化、去标识化处理；●建立密钥管理系统。
大数据在金融行业的作用与价值
大数据在金融行业的作用与价值随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了金融行业的重要组成部分。
作为一种新型的技术手段，大数据在金融业务领域中具有着很大的作用和价值。
从投资决策、风险控制到客户服务，大数据无处不在，为金融机构提供了更强大的能力和更高效率的工具。
笔者在这里将从几个方面，探讨大数据在金融行业的作用与价值。
一、大数据在投资决策中的作用与价值投资是金融业务的核心，每一个投资决策都会对机构的盈利能力造成直接影响。
在过去，投资决策大多依赖人工经验和主观判断，难以做出精准的预测和决策。
但是，随着大数据技术的应用，金融机构可以获得更准确的市场数据、经济指标、企业财报等信息，从而更好地指导投资决策。
比如说，基于大数据的投资交易系统可以利用历史数据和算法模型，对市场走势进行预测和分析，从而为投资人提供更可靠的投资建议。
此外，金融机构可以借助大数据技术，进行投资组合优化，进一步提高投资回报率和风险控制能力。
二、大数据在风险控制中的作用与价值风险控制是金融行业的另一个重要领域，它直接关系到机构的开展和盈利。
在传统的风险控制中，机构主要依赖各种规则模型和人工判断来识别和处理风险。
但是，传统的方法难以完全把握复杂的交易链路和交易关系，无法对全局进行有效的监管。
大数据技术的应用，可以让金融机构更好地管理各类风险。
金融机构可以在大数据技术的支撑下，将大量的数据进行高效处理和分析，快速发现和预测各种风险，从而提高机构的风险防范和应对能力。
比如说，银行可以利用大数据技术和风险模型，实现对客户信用和资信风险的评估和管理;保险公司可以利用大数据评估保险风险，提高核保效率等。
三、大数据在客户服务中的作用与价值客户服务是金融机构的重要职能之一，在金融机构的各个业务中，客户服务质量直接关系到企业的形象和客户体验。
大数据技术的应用，为金融机构提供了更高效的客户服务能力。
机构可以从大数据中获取关于客户的各种信息，如消费行为、财务状况、社交媒体等等，利用这些信息开展营销和服务，从而更好地满足客户需求。
大数据的作用和价值
大数据的作用和价值大数据是指规模庞大且高度复杂的数据集合，其具有高速、高容量和多样化的特点。
随着技术的不断进步，大数据分析成为了一种重要的方法和工具，对各行各业都有着广泛的应用。
下面将从多个角度探讨大数据的作用和价值。
首先，大数据可以帮助企业做出更明智的决策。
通过对大数据的深度分析，企业可以了解到市场和消费者的需求，发现消费趋势和市场机会。
企业可以根据大数据分析结果，调整产品定位，优化产品设计，提高市场竞争力。
此外，大数据还可以帮助企业降低风险，并提高决策的准确性。
通过对历史数据的分析，企业可以预测未来的风险和挑战，采取相应的措施进行应对。
其次，大数据可以帮助政府提高治理能力。
政府在决策和政策制定过程中，需要大量的数据支撑，而大数据可以提供政府需要的数据，帮助政府做出更加科学和合理的决策。
另外，大数据可以帮助政府发现社会问题，提高社会管控能力。
通过对大数据的分析，政府可以了解到群众的需求和意见，及时采取措施解决问题，并改进政府服务。
第三，大数据可以帮助医疗行业提高服务质量。
医疗行业是一个数据密集型的行业，通过对海量的医疗数据进行分析，可以发现潜在的疾病风险，提前给予干预和治疗，减少疾病的发生和死亡率。
此外，大数据还可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案，提高治疗效果。
第四，大数据可以帮助城市提供更优质的公共服务。
城市管理涉及到各个方面的数据，如交通、环境、基础设施等。
通过对这些数据的深度分析，可以帮助城市更好地规划和管理，提高城市的生活质量和市民的满意度。
例如，通过分析交通流量数据，城市可以优化交通路线，减少堵车现象；通过分析空气质量数据，城市可以采取相应的措施改善空气质量。
第五，大数据可以帮助金融行业提高风险控制能力。
金融行业是一个风险高、利润大的行业，通过对大量的金融数据进行分析，可以预测风险和市场变化，提前采取措施进行风险控制，降低损失。
同时，大数据还可以帮助金融机构提供个性化的金融服务，根据客户的需求和风险承受能力，给出相应的建议和产品。
大数据时代的风险防范与控制
大数据时代的风险防范与控制一、引言随着信息技术的发展，我们进入了一个全新的大数据时代。
在这个时代，大数据已经成为了各个领域提升效率、优化管理的一种重要手段。
然而，伴随着大数据的快速发展，风险同样不可避免地产生。
为保障大数据时代的安全运行，我们必须进行风险防范与控制。
二、大数据时代的风险1.安全风险由于大数据涉及的范围十分广泛，因此安全风险也非常突出。
例如，在大数据的收集过程中，如果涉及到了个人信息的收集，那么就会面临泄露个人隐私的风险。
而当大数据的存储和传输不够安全时，也会面临被黑客攻击的威胁。
2.隐私风险当企业通过大数据来收集、分析用户行为等信息时，也会面临隐私泄露的风险。
如果数据处理不当，就可能会让用户的个人信息暴露在公众视野中，从而影响用户的个人隐私权和数据安全。
3.数据质量风险大数据的收集和整合需要大量的时间和资源，如果数据采集和处理不当，就会产生数据质量问题。
这样的话，分析结果就会失真，从而影响企业的决策结果，进一步对企业利益产生不利影响。
三、大数据时代的风险防范与控制1. 建立基础防护机制建立基础防护机制是保障大数据安全的基本手段。
企业在收集、存储和传输大量数据时，必须采用安全策略和技术，例如加密技术、防火墙和反病毒软件等，以确保数据的安全。
2. 加强数据质量管理大数据的质量管理是大数据风险控制的关键环节。
企业应该采用有效的数据采集、处理和质量管理技术，以确保数据的质量和可信度，避免错误处理和分析出现误差。
3. 加强用户隐私保护对于大数据处理中涉及到用户隐私的问题，企业需要遵守相关法律法规，采用适当的技术和程序进行隐私保护。
同时，企业也应该积极引导用户加强隐私保护意识，避免自身信息被泄露。
4. 建立风险管理体系大数据风险控制需要建立完善的风险管理体系。
包括对风险进行识别、评估和分析，采取相应的措施进行风险干预，并进行监测和反馈。
通过建立风险管理体系，企业可以全面、系统性地进行风险防范与控制。
大数据技术对企业风险管理的重要性
大数据技术对企业风险管理的重要性在当今信息时代，大数据技术已经渗透到各行各业，并深刻影响着企业的决策和经营。
对于企业的风险管理而言，大数据技术起到了举足轻重的作用。
本文将从多个角度探讨大数据技术对企业风险管理的重要性。
一、大数据技术有助于风险的预测和预防通过海量的数据分析和挖掘，企业可以识别出潜在的风险因素，并进行预测和预防。
大数据技术能够从多个维度对企业的内部和外部环境进行全面分析，找出与风险相关的指标和关联规律。
企业可以通过大数据技术实时监测和分析市场变化、竞争对手动态、消费者行为等信息，提前制定相应的风险管理策略，减少潜在风险带来的影响。
二、大数据技术提升了风险定量化的能力传统的风险管理主要依靠人工经验和专家判断，往往存在主观性和不确定性。
而利用大数据技术，企业可以将风险进行量化和数据化分析，提升风险管理的科学性和准确性。
通过大数据技术，企业能够更加客观地评估和衡量各类风险，将风险转化为具体指标进行监控和控制。
三、大数据技术加强了风险快速应对的能力当企业面临风险时，快速、准确的应对至关重要。
大数据技术的实时数据分析能力，使企业能够迅速响应风险事件，及时进行合理的决策和行动。
企业可以通过大数据技术对风险事件进行实时监测，及时调整运营策略，迅速处置风险，减少损失的影响。
四、大数据技术提供了风险识别和处理的参考通过建立大数据平台，企业可以将内部和外部的各类数据整合起来，形成全面的数据资产。
企业可以通过数据挖掘和分析技术，发现隐藏在海量数据背后的风险信号。
大数据技术还可以帮助企业进行风险溯源和路径分析，更好地了解风险形成的原因和过程，从而制定更加有效的风险应对策略。
总之，大数据技术对企业风险管理的重要性不可忽视。
它可以帮助企业对风险进行准确的预测和预防，提升风险管理的科学性和准确性；加强企业对风险快速应对的能力，及时进行合理的决策和行动；同时，大数据技术还提供了风险识别和处理的参考，使企业在风险管理中更加有针对性和有效性。
大数据在金融风险控制中的应用有哪些
大数据在金融风险控制中的应用有哪些在当今数字化时代，大数据已经成为金融领域不可或缺的重要工具，尤其在金融风险控制方面发挥着关键作用。
金融风险控制对于金融机构的稳定运营和可持续发展至关重要，而大数据的应用为其提供了更高效、更精准的手段。
大数据在信用风险评估中的应用十分显著。
传统的信用评估方法往往依赖于有限的信息和固定的模型，难以全面准确地评估借款人的信用状况。
而大数据能够整合来自多个渠道的海量数据，包括个人的消费记录、社交网络行为、在线交易数据等。
通过对这些多样化数据的分析，可以构建更全面、更细致的信用画像。
例如，一个人的消费习惯能反映其经济状况和还款能力，社交网络中的互动信息可能暗示其社交稳定性和信用意识。
基于这些丰富的数据，金融机构可以开发更复杂的信用评估模型，提高信用评估的准确性和可靠性，从而降低信用风险。
在市场风险预测方面，大数据也展现出强大的能力。
金融市场受到众多因素的影响，如宏观经济数据、政策变化、国际形势等。
大数据能够实时收集和整合这些相关信息，并进行快速分析。
通过对历史市场数据和当前市场动态的深度挖掘，金融机构可以发现潜在的市场趋势和风险信号。
利用大数据技术，对大量的金融交易数据进行分析，能够识别出异常的交易模式和潜在的市场操纵行为，及时采取措施防范市场风险的爆发。
大数据还在操作风险管理中发挥着重要作用。
操作风险通常包括人为失误、系统故障、欺诈等。
通过收集和分析员工的操作数据、业务流程数据以及客户反馈等信息，金融机构可以发现潜在的操作风险点。
例如，对交易流程中的数据进行监控，能够及时发现异常的操作行为，如频繁的错误交易或超出权限的操作。
同时，利用大数据分析还可以评估不同业务流程的风险水平，优化流程设计，降低操作风险发生的可能性。
在反欺诈领域，大数据的应用更是成效显著。
欺诈行为在金融领域屡见不鲜，给金融机构带来巨大损失。
大数据可以整合多个数据源，包括客户的身份信息、交易记录、设备指纹等，构建强大的反欺诈模型。
《大数据环境下公司风险控制研究》范文
《大数据环境下公司风险控制研究》篇一一、引言随着大数据技术的迅猛发展，数据已成为企业的重要资产和决策依据。
在这样的大数据环境下，公司风险控制显得尤为重要。
本文旨在探讨大数据环境下公司风险控制的现状、问题及解决方案，以期为企业提供有益的参考。
二、大数据环境下公司风险控制的现状1. 数据驱动的风险识别：大数据技术能够帮助企业快速收集、整理和分析各类数据，从而发现潜在的风险点。
2. 精细化的风险管理：通过大数据分析，企业可以更准确地评估风险，制定针对性的风险控制措施。
3. 实时监控与预警：大数据技术可以实现风险的实时监控和预警，帮助企业及时应对风险。
三、公司风险控制面临的问题1. 数据安全与隐私保护：在大数据环境下，企业面临的数据泄露、黑客攻击等风险增加，数据安全和隐私保护成为亟待解决的问题。
2. 数据质量与可靠性：大数据的来源广泛，数据质量参差不齐，如何保证数据的准确性和可靠性是风险控制的关键。
3. 人才与技术瓶颈：大数据技术不断发展，企业需要具备专业的数据分析和处理能力，但目前市场上缺乏具备相关技能的人才。
四、解决方案与策略1. 加强数据安全与隐私保护：企业应建立完善的数据安全防护体系，加强数据加密、访问控制和安全审计等措施，确保数据安全。
同时，应遵守相关法律法规，保护用户隐私。
2. 提高数据质量与可靠性：企业应建立数据质量管理体系，对数据进行清洗、整合和验证，提高数据的准确性和可靠性。
此外，应加强与数据供应商的合作，确保数据的来源可靠。
3. 培养大数据人才：企业应加强与高校、研究机构的合作，培养具备大数据分析和处理能力的人才。
同时，企业也应为现有员工提供培训和学习机会，提高其大数据技能。
4. 构建风险控制体系：企业应结合自身业务特点和风险需求，构建一套完整的风险控制体系。
该体系应包括风险识别、评估、监控和预警等环节，确保风险得到及时有效的控制。
五、实践案例分析本部分将通过具体案例分析大数据技术在公司风险控制中的应用。
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其实谈到金融科技，很多人脑子里面印出来的第一个词就是大数据风控，因为其实没有大数据风控的话，金融科技其实也无从谈起。
我们首先来看一下大数据风控怎么玩。
第一个部分我们先看一下大数据风控的一个价值。
说到大数据风控，我们先要看一下什么叫风控风控它其实有两个步骤，第一个步骤是要感知风险，第二个步骤是控制风险，我们如何去感知风险？其实我们就是把每一个事件金融的事件分成几个要素，谁在什么时候通过什么方式，这什么对象做了什么，我们逐一的去盘查这几个要素的时候，其实就会发现风险点所在的地方要么是谁，就是欺诈者，或者说违约者在什么时候就是说是风险事件的一个时间，通过什么方式就是欺诈的手段，或者说违约的一个方式，这什么对象就是受害者做了什么东西，具体是什么东西出现了风险事件。
所以要感知风险的存在是需要去针对每一个业务流程，对它的一个人物是时间方式对象以及具体的一个业务的标的进行一个感知。
其次是要控制风险，要控制风险的话，我们首先说是要站在攻击者或者说的违约者的角度来考虑问题。
我们如果说站在攻击者也就是说欺诈风险防范的角度来看的话，基本上是七大风险，它欺诈的什么？他攻击的是什么？攻击的其实就是利益，它的目的就是利益，所以说利益在什么地方，风险就在什么地方。
所以通过这两种方式，一个是感知风险，一个是控制风险，就组成了我们大家说的风控。
那大数据风控它其实它的价值是在风控的基础之上，我们说有三个价值，第一个是拓宽了的边界，第二个是更新了风控的一个理念，就是大数据风控，它相对于传统的风控，它是一种全新的一种风控理念。
第三个是拓宽了金融的边界，我们接下来逐一的看一下，我们知道风控传统的风控它依靠的一个数据其实就是征信数据，主要是央行的征信数据，然后其次再加上一些人口的基本属性的数据，比如说你的职业，你的收入，你的学历等基础信息，它主要是依靠这些数据来对一个人做一个信用的一个评分，根据信用评分的结果给予你进行信贷的决策，包括授信的额度，授信的利率等等，大数据风控其实它的数据源是拓宽了的，他除了这些传统的风控数据以外，他还把消费特征的数据社交属性的数据，兴趣爱好的数据包括互联网行为的数据加了进来。
所以说大数据风控它丰富了信用风险评估的一个数据维度，它纳入了更为多样的一个数据，尤其是各类互联网行为数据，然后得以以多个信用模型进行多角度的分析，能够大大的提升信用评价模型的一个精准度。
像美国的互联网金融公司在分nice，它的模型基本会处理3500个数据项，提取近7万个变量，可以利用身份验证模型欺诈模型还款能力模型等十余个模型进行分析，使评价结果更加准确。
模型的评估性能大大提高，其实也很好理解，因为它的数据边界拓宽了，数据的维度拓宽了，所以它的模型的维度也就拓宽了。
当一个风控模型维度由一个两个变成十几个二十几个甚至上百个的时候，风控的评价的结果更加立体化，我们说也就更加准确化。
所以说第一个价值是拓宽了数据的边界，让更多的数据可以为风控服务。
我们在这里可以简单看一下，典型的数据员，除了有人行的征信数据以外，还有运营商的数据，包括你是否欠费，你的手机活动的区域，每月的话费金额，也包括用户主动提交的一些数据。
比如说你的信用卡邮箱的账单，线上线下的消费记录，信用卡的张数等等，也包括手机APP的一些数据信息，比如说用户的访问数据，登录数据打开APP的数据，搜索数据申请认证贷款的数据等等。
还有一些公司通过网络爬虫来获取一些数据，包括各类黑名单，社交网络的数据，贴吧的数据，以及一些高风险APP的一些登陆信息等等。
同时也包括一些像一些征信公司，或者说第三方公司的一些数据，比如你的高危通话记录，线下消费记录，担任企业主的信息等等。
所以所有的我们大家能想到的很多数据都可以被应用于大数据风控的一个建模之中，从而建立更加立体化更加多样化的一个风控的一个模型，来提高风控模型的一个精准度。
接下来我们看一下大数据风控的第二个价值，它带来了一种全新的风控理念。
第一点是风控的自动化，传统的风控它其实从贷前贷中贷后都离不开人工的干预，虽然他也在去实现这种流程的自动化，但是因为缺少一种数据的支撑，其实还是要很大程度上去依依靠人工，依靠人工就会带来一种道德风险的问题，也会到也会受制于人类本身的这种经验规则的一个限制。
依托大数据风控，从贷前贷中贷后全流程都可以实现一种自动化的审批的效率，其实是大大提高了的。
也非常契合当前互联网金融的一种特点，因为用户的耐心其实越来越越小，可能原来你比如说一天之内能够给反馈结果，用户觉得已经OK了，但现在你如果不能在十秒钟甚至说更短的时间内给出用户一个反馈结果，用户直接就去选择别人家了。
所以风控的自动化它会带来风控审批效率的极大提升。
对于互联网互联网消费金融的一个崛起，它其实起着非常大的一个帮助的一个助力的作用。
第二个点的话其实是风控的一个实时化，就是依托大数据风控风控的数据和信息，它其实是实时录入的，它能够去搜集借款人的一些实时的信息，能够反映借款人当下的一种风险状况。
传统风控它其实恰恰缺乏时效性数据的输入，他所依靠的一些信用的记录的数据，有可能是你一个月前的一些还款记录，有可能是你一年前的一些还款记录。
这种依靠之后数据得出来的一种风控模型，它这个结果其实是有偏差性的，依靠这种偏差的这种风控结果来作为进行风控，它其实会带来一些结构性风险的问题。
所以说大数据风控它第二个风控理念就是实现了风控的一个实时性。
第三点比较重要的事大数据风控，它借助于机器学习的技术，它实现了风控的一个可进化，就是模型是可以进化的。
因为就是说依靠大数据风控的一个机器学习模型风控的一个结果会有一个反馈，就是说你一开始这个模型给的借款人是一个优质的一个评价，借款人如果后来没有还款，可能结果会反馈为模型，模型会进行自我评估，说为什么借款人在当初的模型里面评估中是优质的，但它为什么是最后是没有还款？这个原因在哪里？它根据这种分析的话，它会带来这种模型的自我的一种进化，是不是因为缺失了某个重要的因素，或者说某个模型某个参数不是特别准确，所以说在大数据风控的模型体系下，只要你的业务量足够多，只要你给他足够长的一个时间，它这个模型不断的去进化会会越来越趋于完善，越来越会与业务融为一体。
所以大数据风控它整体上相对于传统风控来讲，它是一种全新的一种风控理念，它不仅仅是说我把数据给拓宽了，他其实在整个的风控上，整个风控逻辑上，整个风控的本质上都在发生了一些重要的改变。
我们看大数据风控它第三个价值，它其实就是拓宽了金融的边界。
第一个边界是拓宽了客户的边界。
首先是征信百户，在传统的风控模式下，征信百户是很难在金融机构获得贷款的。
因为传统金融机构的风控方式就是看你查你的征信记录，你如果没有征信记录，对不起，我不知道该如何服务你。
在大数据风控的模式下不存在这个问题了，也就是说不存在典型意义上的征信白户。
因为你可能这个人没有征信的一个记录，你没有还款的记录，但是你总有社交记录，你增重你的一些消费记录，这些数据也能够被大数据风控所用，所以在大数据风控模型眼里是没有征信白户的，所以拓宽了客户的一个边界。
第二个边界，第二个的话就是普惠群体。
当然了普惠群体和征信百户它有重叠，但是二者并不是相等的。
就是争议百户不见得是普惠群体，不过群体也不见得是征信白户。
传统金融机构它在普惠群体去服务这个群体的时候，它遇到的困难一方面是风控的困难，另外一方面是经营成本的问题。
普惠群体它的一个特点就是它的贷款需求其实额度非常小，但在这种传统金融机构的风控模式下，它是需要依靠大量的人力的，就是它的成本是非常高的，你如果说金额匹配的贷款金额非常小，所以从经济上就是不划算的，不经济的不可持续。
大数据风控它其实也实现了风控流程的自动化，它的风控的成本经营的成本是非常低的，所以他非常能够契合这种普惠群体的小额的一种贷款需求。
也就说你虽然只给我贡献了一百块钱的利润，但是因为我的风控成本很低，我给你做你的业务仍然是赚钱的，所以使得普或金融成为一种可能。
客户边界的还有一部分就是微小企业这一块。
这一点其实最明显的就是我们看到一些电商平台的卖家，淘宝的卖家，苏宁的卖家，京东的卖家等等。
就这些小卖家，他们其实在传统金融机构也很难获得贷款，因为传统金融机构给企业做贷款，它其实要么看你有担保，要么看你有厂房做抵押，你有房子作抵押，或者说你有汽车做抵押，这些小卖家们其实都没有，包括我们线下的一些夫妻老婆店们也都没有，他们有什么，他们有数据，他们有经营的流水，他们有支付的数据，纳大数据风控可以把这些数据作为一种风控的一种手段，然后数据就成为这些微小商户的一些可以进行风控的一种资产。
所以大税风控也使得此类的微小商户微小企业去开展贷款申请更为容易。
除了客户的边界以外，大数据风控还拓宽了就是金融的模式的边界。
首先是消费金融这一块，它其实实现了消费金融的一个场景化，这一点其实非常重要。
我们大家再去谈消费金融的时候，很多时候去把它等同于场景金融的是为什么能够这么消费金融等于场景金融的，其实大数据风控的价值在里面发挥了很大的作用。
我们举个简单的例子，比如说你去线下的门店线下的一个3C的手机店去买一款手机，这个时候旁边有一个消费竞争的机构想给你提供贷款，如果他是一家传统的消费金融机构的话，它可能需要你现场去提交一些素材，提交一些收入证明的材料，然后两天之后给你反馈结果，这个时候用户一般会流失掉，因为我可能就几千块钱，我可能宁愿去借钱或者用其他的手段，因为我现在就是要买手机，你让我等两天，我等不起那么大数据风控它其实他解决了一个实时性的一个风控判断的一个问题，所以说它就可以当场哪怕或者说在十分钟以内，甚至在三分钟以内就给出一个申请的一个结果，这个时候用户是愿意的。
所以随着风控的一种实质性的一种推进的话，消费金融这种产品它其实越来越摆脱了对这种时效性的一种限制，可以能够时时的去切入到场景里面去，成为一种工具，所以它带来了消费金融的场景化。
第二个的话就是它带来了微商金融的一个数据化。
微商金融也就是说微小商户金融这一块原来是需要靠固定资产靠担保来进行风控的，现在其实数据本身就是一种资产，所以只要有数据，然后就可以做业务就可以去申请贷款。
这个是微商金融这一块，就是现在很多的巨头其实都在去布局微商金融这一块一个主要的一个背景，也是说大数据风控技术的一个成熟，同时这些微小商户他们的数据的积累也越来越多的线上化。
第三个模式的边界是供应链金融这一块，它其实是实现了供应链金融的多层次渗透。
我们说传统的供应链金融，它其实更多的是依靠核心企业的一个信用，然后去跟上下游做一个担保，或者说做一个确权来进行实现的。
其实核心企业上游下游的下游，这些多层级的这些更小的一些商户，其实是无法去享受到这种核心企业的担保的。
借助于大数据风控，其实只要整个的产业链条之间，它的一个业务往来的一个数据是能够追溯的，是能够实现信息化可视化的，那么其实供应链金融的边界就可以拓宽，就可以从一层级的渗透发展为多层级的一个渗透，它能够突破这个模式的一个边界。