金融大数据风控利用大数据对金融业务进行风险控制，和传统风控相比，大数据风控无论是在审核效率上还是降低坏账率方面，都有独特的优势。

2016年大数据在各行各业的应用早已遍地开花。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。新一代技术的出现与发展，以及数据驱动决策带来的转变，都刺激着市场对大数据和分析技术服务的需求。

作为信息中介的网贷平台，风控能力被视为核心。目前，我国的征信体系正处在加速建设完善阶段。可以预见2017年乃至未来，我国的征信将实现传统征信与大数据征信的有效结合。

互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，而是在丰富传统风控数据维度的基础上实现对金融风险的立体、动态、实时监测。如通过互联网的海量数据优势从财富、安全、守约、消费、社交等几个维度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。目前，各大网贷平台已经建立或者正在筹建基于大数据的风控模型，以此提升自身平台的风控能力。

大数据风控几乎是互联网金融企业的标配。规模较大的从事借款类的互联网金融企业几乎都在布局大数据风控，大数据风控已经是必备能力。除了数据分析与挖掘，深度学习等人工智能技术也逐步应用于风控模型，使模型面对不断产生的新数据有迭代的能力。