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风控行业有很多分支，如大数据风控、银行卡风控等等，最近有考友咨询什么是大数据风控的相关问题，今天就一起了解一下，什么是大数据风控？大数据风控如何操作？
一、什么是大数据风控？
风控是指风险控制，而大数据风控为风控分支之一，指大数据风险控制，即利用大数据建构模型的方法，对借款人或借款企业进行风险控制和风险提示。
1、传统风控方式与大数据风控有和不同？
传统的风控技术，主要采用经验式的风控，由风控机构团队以人工的方式，对借款人或借款企业进行风险预判，而大数据风控大量收集借款企业或借款人的各项指标，后进行数据建模，相较于传统的风控方式，大数据风控更加科学合理。
2、大数据风控需要掌握哪些技能？
（1）会使用代码
大数据建模使用代码堆砌，对于大数据风控人员也要求会使用代码进行编程，形成大数据模型。
（2）具有基础的银行知识
大数据风控主要被用在银行领域，如银行判断是否要借贷给客户时，要分析客户是否具有债务偿还的能力，如果判断为由偿还能力，对于银行来说，不仅可以收回本金，还有其他利息，但是如果客户不具备债务偿还的能力，银行可选择收回客户抵押产品等，而不掌握基础的银行知识，是不能够为银行做出判断的。
（3）数学基础和数学建模能力
涉及到建模，就需要一定的数学基础和数学建模能力，有数学基础，可以更好的做出风险预判，有数学建模能力，则对大数据建模有一定帮助。
二、大数据风控如何操作？
大数据风控主要是通过搜集客户个人或企业的相关信息，将信息进行组合建模，从而对客户个人或企业做出风险预判或风险管理。
主要步骤如下：
1、搜集借款人或借款企业的信息；
2、利用特定的建模技术，呈现借款人或借款企业的画像；
3、综合分析，借款人或借款企业是否具有偿还能力；
4、做出判断，若借款人或借款企业具备偿还能力，则通过借款申请，若借款人或借款企业不具备偿还能力，则不能通过借款申请。
总结来说，大数据风控就是利用大数据建构模型的方法，对借款人或借款企业进行风险控制和风险提示，大数据风控与传统风控方法不同，想要从事大数据风控工作，不仅需要掌握代码，具有银行相关的基础知识，还需要具有数学基础和数学建模能力，大数据风控需要按照特定流程进行操作，具体可参照上述内容。
