问题：有小伙伴会问，金融最重要的就是做好风控，很多互联网金融公司都提出通过大数据来提高风险控制能力，是如何做到的？我梳理了大数据助力互联网金融风控的五个方面。
第一，信贷准入。在产品设计环节，将贷款申请人的互联网数据作为重要的信贷准入标准，作为衡量还款能力和还款意愿的重要辅助工具。记得当时尝试使用过飞贷金融的产品，就是你通过手机号注册完，如果你要申请贷款，需要填入你的身份证号码、职业、年龄、是否结婚、工作地点等二三十个维度的信息，填完之后，可享受到快速完成申请贷款产品的体验。有些贷款发放机构还接入了第三方征信机构的互联网信用数据，不过目前还不够成熟。
第二，产品定价。互联网金融公司可以通过贷款申请人的互联网数据进行评分，分出等级，分数更高的申请人将能够申请到更低利率或更高额度，其实这和你去银行理财一样，可想而知，金卡会员与普通用户之间的待遇肯定是不一样的。
第三，客户群管理。传统金融机构放款的依据一般还是固定资产和个人净资产，而互联网金融机构能够利用大数据的优势，描绘用户画像，明晰用户的消费喜好，能准确地判断出不同客户群体互联网行为和最终还款行为的相关性，进行系统的客户群管理。如果能分析各群体客户的违约率和群体愿意接受的贷款金额以及支付的利率，就可以对整个机构的盈利有较好的把控能力，更好地平衡风险和收益。
第四，贷款中与贷款后的动态监测。这是大数据风控相对于传统风控来说比较有优势的点。传统风控模式下，贷中与贷后很难管理，对贷款的追踪和监测需要耗费大量的人力，如需查看固定资产情况、定期与贷款人沟通看是否出现异常情况等。而大数据的使用可以大大减少成本，提高效率，如通过互联网交易数据监测贷款的店铺或者公司经营是否正常等，并对不同客户采取不同的催收策略，能够做到动态良性监测。
第五，贷款用途的控制。随着线上支付的完善，对于线上产品服务提供商与消费者来说，都有可能成为线上贷款的客户，如阿里小贷就是专门贷给淘宝平台上的店家，花呗的钱就只能用来淘宝购物，京东白条的钱就只能用来京东购物，而这些平台都可以通过后台数据分析，来准确地确定贷款额度和判断你的还款意愿及还款能力。其他的一些类似垂直行业的车贷、教育培训贷也都是如此。
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