伴隨全球金融一體化進程的加快，金融信貸行業快速發展，信貸市場的發展前景被普遍看好。同時以銀行為首的信貸機構所面臨的經營風險日益復雜，風險管理能力已經成為各信貸機構生存與發展的核心能力之一。風險管理是信貸機構指通過風險識別、風險估價、風險評估和風險處理等環節，預防、回避、分散或轉移經營中的風險，從而減少或避免經濟損失，保證經營資金安全的行為。

　　在傳統的風險管理模式下，信貸機構根據用戶的個人信用來評估用戶可能違約的情況，并采取合適的措施保障資金的安全。然而，我國信用體系尚不健全，行業發展速度快，管理方式滯后，信貸機構的逾期率居高不下，信息孤島、過度杠桿、監管困難、惡意欺詐等問題也隨著逐漸市場的發展不斷暴露。顯然，在“互聯網+”的新型信貸市場中，傳統風險管理模式已經不能滿足市場需求。

　　建立完善的風險管理體系是保證信貸市場健康發展的關鍵，雖然困難顯而易見，但是問題的解決也是勢在必行的。風險管理的主要任務是風險控制，風險控制的核心在于判斷客戶的還款意愿，風險控制的重點目標是識別防騙貸的專業集體行為。對于信貸機構而言，風險控制主要有兩項任務：一個是信用評價，即全面評估用戶的個人信用狀況;一個是反欺詐，即提前識別惡意客戶的能力。

　　大數據風險控制是一個建立在數據上的行業，誰有更全的維度、更多的客戶數據，誰就能搭建更完善的風控模型，獲得更有效的獲客的結果。相比傳統行業，除客戶的信貸數據等與風險控制直接相關的信息外，大數據風險控制還都能通過網購、支付、搜索、社交、物流等與人關系密切的數據建立維度指標，對用戶進行多維度的綜合評價，從而實現識別出潛在客戶，并根據客戶喜好和需求，為企業制定將潛在客戶轉化為實際用戶的參考方案。為此，信貸機構可以有針對性的拓展業務，實現精準營銷，降低企業成本。

　　新型信貸市場中，信貸機構面臨的欺詐風險較高，欺詐形式復雜多樣，構建精準的反欺詐模型就變得尤為重要。反欺詐體系的完整流程一般包括數據樣本的圈定、數據采集、數據分析計算處理、輸出產品和商業場景應用。大數據反欺詐利用數學運算和統計學模型，將多渠道獲得的大數據信息，結合信貸機構的業務需求、應用場景及自身特點，進行分析，通過全自動的風險識別預警機制，提早識別風險，及時對客戶的授信狀態、貸款費率做動態調整。相較于形式單一、效率低下的傳統反欺詐手段，以大數據為中心的反欺詐體系具有良好的時效性、高效性、科學性和靈活性，決策更為科學和精準，能夠更有效預防因為決策失誤、客觀情況變化以及其他原因帶來的風險損失。

　　隨著行業的發展和個人信用體系的不斷發展，大數據征信體系的逐步完善，信貸市場也向大數據風險控制模式提出了更高要求。未來的大數據未來發展方向一是廣泛開發客戶源，收集多維度的數據源，形成快速精準的決策方案，另一方向是開發新算法，通過較少指標獲取準確的信息。龐大的數據信息庫也帶來了大數據風險管理模式避無可避的問題：如何保障客戶的信息安全，防范信息泄露或被過度使用。

　　統一通信集團作為一家在企業信息化綜合解決方案領域有豐富系統設計經驗的高科技企業，有信心也有能力能夠為企業提供定制化大數據風控解決方案，依托完善的風險控制體系，多維度全方位的助力企業風險管理，為企業在貸前、貸中、貸后環節進行風險決策，提高審核效率，提升企業信貸業務質量，降低潛在的信用風險和金融損失風險，也為信貸市場的行業秩序建設貢獻力量。