除了加强风控，大数据还能为FinTech做些什么？

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都在运用大数据风控技术来控制贷款规模扩张中的风险。

提到蚂蚁金服，不得不说著名的芝麻信用，芝麻信用是基于大数据和云计算技术在机器学习的基础之上给个人提供征信技术的一种方式，通过分析大量的 网络交易 及 行为数据 ，从而对用户进行信用评估并建立画像，帮助互联网金融企业判别借款用户的还款能力和还款意愿，继而进行授信与分期服务。

京东金融最为知名的大数据风控应用则是白条的授信。在消费领域和支付方面京东金融搭建了一个基于机器学习的实时防欺诈系统，为几亿用户建立起风险画像，进行个人信用评估，并依据评估结果给予白条和金融授信，很大程度上提高了风控效率。

在国外，大数据在金融科技领域的应用也主要集中在风控和征信方面。我们所熟知的FICO评分卡逻辑就运用了大数据技术，它通过将借款人的信用历史数据与当前数据库中储存的借款人信用行为数据进行比对，检查借款人的发展趋势是否与经常违约、随意透支、甚至破产等各种财务困境的借款人的发展趋势相似，从而规避欺诈损失、信贷风险等问题。

另一个则是 ZestFinance 金融数据分析服务公司，该公司使用机器学习方式和大数据技术为放款者提供承保服务，旨在为一些信用不良或不足以获得银行贷款资格的个人提供服务。主要原理是通过分析模型对信贷申请人的上万条原始数据进行筛选、分析，几秒钟即可得出超过十万个行为指标，并运用这些指标指导放贷。

以上皆为大数据在金融科技领域风控技术方面的运用。普遍来讲，大数据风控为传统人力风控技术带来了革新，很大程度上提高了风控效率，降低了风控成本，补充了传统风控的不足。不过，大数据的巨大价值远远不止风控技术方面的运用，除风险管理外，就金融科技领域而言，大数据能做的还有更多。

比如，大数据能够对公司的运营管理进行优化和升级。一方面，在市场广告投放渠道上，可通过对各种市场推广渠道的分析研究，明确各个渠道推广质量问题，从而筛选或增删渠道，优化提升推广服务质量。另一方面，在对渠道进行分析的同时也可以监测舆情状况，针对正面反馈和负面信息进行及时有效地处理，降低品牌形象受损可能，这对于当前尚处在发展阶段的金融科技公司来说尤为重要。

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