大数据风控作为传统风控方式补充，主要利用行为数据来实施风险控制，用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。大数据风控的作用就是从原来被拒绝的贷款用户中找到合格用户，识别出已经通过审核的高风险客户和欺诈客户。
金融行业中，银行是对信用风险依赖最强的一个主体，银行本质就是经营风险，不同的风险偏好决定了银行的经营水平。壹诺信用认为在经济结构调整周期过程中，信用风险管理也是各个银行面临的巨大挑战。
1、两种常见的信用风险管理方式
银行信用风险管理有两种方式，第一种方式是从大量申请人中找到合格的贷款客户，将贷款放给这些人。第二种方式是从申请人中识别出有潜在风险的贷款客户，不将贷款发给这些人。可以简单地认为是找到好种子和识别出坏种子
2、识别出潜在风险的人
利用数学模型来识别风险客户，目的是找到欺诈客户和未来不会还款的用户。在识别坏种子时，数学模型和坏种子是关键，数学模型决定风控方式是否科学，数据纬度是否全面，结论是否科学。坏种子是用来修正风控模型参数，提升模型的鲁邦性，同时让模型可以不断完善自己。在预防欺诈用户时，行业共享的黑名单也起到了很大的作用。坏种子对识别出欺诈用户和潜在违约用户十分关键，风控模型是否有效的一个前提就是是否有足够多的坏种子。
3、如何找到合格的贷款人?
银行在找好种子时，一般会对好种子进行一些基本限定，从贷款人的学历、年龄、收入、职业、资产、负债、消费等几个方面进行打分，最后综合评级，依据评估分数进行贷款审批，可以简单地认为是风险定价。
贷款销售人员主要的任务是找到好种子的用户，通过KYC和风险评估等方式的找到潜在合格客户。这个阶段的风险控制可以认为是一个基线控制，经过风险评估之后，会得到客户的评估分数或风险评级。在控制基线之上的客户会被放进来，认为是潜在合格客户;风险管理部门进一步验证，如果审核通过之后，就会依据分数和级别发放贷款。