最近，受各方面因素影响，网贷行业不合规平台陆续出清。据网贷之家数据，7月份正常运营的网贷平台数量下降至1645家，大量不合规的平台被清理出局，造成此局面的直接原因是平台资产端上出现了问题，而本质原因则是风控能力的缺失。
网贷风控面临的难题是如何对线上申请借款进行信贷风险管理。根据央行征信报告数据，截止2016年9月，央行个人征信系统共有2927家接入机构，收录自然人数8.99亿，其中4.12亿人有信贷业务记录，从2004年上线至今，信用报告累计查询33.78亿次，超过4亿自然人没有信贷业务记录。
但是，缺少信贷征信记录的4亿借款需求依然旺盛，只是由于征信体系的不完善，这类人群很难获得金融服务，这就给网贷行业的信贷业务带来发展机会，而大数据风控则成为了这类人群的信用审核的“考评机”。
大数据风控与网贷更配
大数据风控是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。大数据风控模型的构建，包含了明确模型目标、定义目标变量、确定样本、确定分析技术、构建模型、模型初步验证、数据处理、模型迭代等环节。核心工作包括三个方面，即获取数据、建立模型、模型优化迭代。
大数据风控可以提升审核效率，降低审核成本。传统金融的审核一般由线下人工完成，效率相对较低，最快审核时间是3-4天。但是大数据风控可以通过机器进行数据分析、运算、评分，完成大量用户的贷款申请审核工作，正常审核时间可以压缩至3-5分钟，提升工作效率，同时降低了审核人力的成本。
大数据风控灵活性强，可以针对业务运行中出现的新情况、新数据进行快速迭代，增强模型的有效性，改善当前依赖个人经验预判带来的项目风险。机器和软件可以7*24模式实现全天候工作，摆脱人工8小时工作时间的限制。
大数据风控适用人群更普遍，将金融服务平民化，覆盖超过4亿没有信贷记录的自然人，使得更多普通老百姓可以享受到金融服务便利，也在同时扩大了借贷市场容量，促进金融发展。
网贷的本质是普惠金融，是利用科技赋能金融，因而大数据风控与网贷更匹配。不仅可以利用技术提升审核效率、节约审核成本，而且能提高风控效率，更能突出其对网贷行业的价值。
一骑绝尘的风控是这样炼成的
从网贷平台来看，风控贯穿贷前、贷中覆盖到贷后，而风控的关键则主要集中在贷前资产。资产是P2P平台发展的基本，好资产更是平台健康发展的关键。在网贷行业不断出清的关键时刻，谁能拥有更多的优质资产端，谁就能在接下来的发展中占据主动地位。
钱牛牛始终将资产的安全放在最重要的位置。收集各业务线上最优质资产，对所有外部债权都会以风控的最高标准审核。经过4年时间的发展积淀，钱牛牛获得优质的资产——个人消费金融资产和小微企业信贷资产。个人和小微企业符合小额分散的投资理念，也符合监管层合规要求，风险控制相对可靠。
钱牛牛经过4年的积累，在大数据风控上拥有一整套智能风控体系。钱牛牛接入了100+家丰富外部数据源，覆盖了99%以上的移动用户和互联网人群，包括设备信息、人口属性、行为数据、LBS轨迹、社交轨迹等。
钱牛牛还与20+家互联网巨头和一线数据征信公司全部实现底层数据联合建模，包括与腾讯联合建模实验室，与京东联合建模实验室，与百度联合建模实验室。通过CNN/RNN/GBDT最新AI算法,实现风险区别效果KS 0.45+以上，具有强大的授信分析能力和海量用户数据信息处理能力，可实现7*24小时审批，平均审核时间2分钟。对借款用户进行全面立体画像，提高了反欺诈的效率以及精准程度
同时，钱牛牛也十分注重风控团队的打造，钱牛牛的风控团队是一支专业背景极强的风控团队，风控核心成员曾先后服务于支付宝、芝麻信用和菜鸟供应链金融机，拥有10余年零售金融与互联网大数据挖掘经验。
钱牛牛作为一家有作为的网贷平台，必将合规经营，认真备案。挖掘优质资产，始终将资产安全放在首位，保障大家的投资安全。
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