伴随全球金融一体化进程的加快，金融信贷行业快速发展，信贷市场的发展前景被普遍看好。同时以银行为首的信贷机构所面临的经营风险日益复杂，风险管理能力已经成为各信贷机构生存与发展的核心能力之一。风险管理是信贷机构指通过风险识别、风险估价、风险评估和风险处理等环节，预防、回避、分散或转移经营中的风险，从而减少或避免经济损失，保证经营资金安全的行为。

在传统的风险管理模式下，信贷机构根据用户的个人信用来评估用户可能违约的情况，并采取合适的措施保障资金的安全。然而，我国信用体系尚不健全，行业发展速度快，管理方式滞后，信贷机构的逾期率居高不下，信息孤岛、过度杠杆、监管困难、恶意欺诈等问题也随着逐渐市场的发展不断暴露。显然，在“互联网+”的新型信贷市场中，传统风险管理模式已经不能满足市场需求。

建立完善的风险管理体系是保证信贷市场健康发展的关键，虽然困难显而易见，但是问题的解决也是势在必行的。风险管理的主要任务是风险控制，风险控制的核心在于判断客户的还款意愿，风险控制的重点目标是识别防骗贷的专业集体行为。对于信贷机构而言，风险控制主要有两项任务：一个是信用评价，即全面评估用户的个人信用状况;一个是反欺诈，即提前识别恶意客户的能力。

大数据风险控制是一个建立在数据上的行业，谁有更全的维度、更多的客户数据，谁就能搭建更完善的风控模型，获得更有效的获客的结果。相比传统行业，除客户的信贷数据等与风险控制直接相关的信息外，大数据风险控制还都能通过网购、支付、搜索、社交、物流等与人关系密切的数据建立维度指标，对用户进行多维度的综合评价，从而实现识别出潜在客户，并根据客户喜好和需求，为企业制定将潜在客户转化为实际用户的参考方案。为此，信贷机构可以有针对性的拓展业务，实现精准营销，降低企业成本。

新型信贷市场中，信贷机构面临的欺诈风险较高，欺诈形式复杂多样，构建精准的反欺诈模型就变得尤为重要。反欺诈体系的完整流程一般包括数据样本的圈定、数据采集、数据分析计算处理、输出产品和商业场景应用。大数据反欺诈利用数学运算和统计学模型，将多渠道获得的大数据信息，结合信贷机构的业务需求、应用场景及自身特点，进行分析，通过全自动的风险识别预警机制，提早识别风险，及时对客户的授信状态、贷款费率做动态调整。相较于形式单一、效率低下的传统反欺诈手段，以大数据为中心的反欺诈体系具有良好的时效性、高效性、科学性和灵活性，决策更为科学和精准，能够更有效预防因为决策失误、客观情况变化以及其他原因带来的风险损失。

随着行业的发展和个人信用体系的不断发展，大数据征信体系的逐步完善，信贷市场也向大数据风险控制模式提出了更高要求。未来的大数据未来发展方向一是广泛开发客户源，收集多维度的数据源，形成快速精准的决策方案，另一方向是开发新算法，通过较少指标获取准确的信息。庞大的数据信息库也带来了大数据风险管理模式避无可避的问题：如何保障客户的信息安全，防范信息泄露或被过度使用。

统一通信集团作为一家在企业信息化综合解决方案领域有丰富系统设计经验的高科技企业，有信心也有能力能够为企业提供定制化大数据风控解决方案，依托完善的风险控制体系，多维度全方位的助力企业风险管理，为企业在贷前、贷中、贷后环节进行风险决策，提高审核效率，提升企业信贷业务质量，降低潜在的信用风险和金融损失风险，也为信贷市场的行业秩序建设贡献力量。