随着互联网技术的进步，金融科技、科技金融等概念的热起，如何利用大数据、机器学习等前沿技术做金融风控，逐渐成为新的行业焦点。当互联网的开展还未根本触及金融的最深层次，随着行业的发展更是进入资产开拓的瓶颈期。如何通过海量数据与欺诈风险进行博弈，成为了行业讨论的焦点。
川商小贷认为整体风控包括几个环节：
贷前：在风险发生之前就要通过对风险逾期的监控发现风险，比如在某些恶意骗贷或欺诈团伙即将发动欺诈攻击前就采取措施来进行预防与筛选，例如对贷前审核规则进行收紧，把风控模型阀值调高等方法；
贷中：消费金融的借款申请，在办理的过程中，根据自动风险评估，包括申请欺诈，信用风险等来选择是否拒绝发放贷款；
贷后：贷后的风险管理，如果借款人在其他平台新增借款申请，出现潜在逾期以贷还贷风险，或者常住地址改变风险、手机号码停机失联风险等信号，可作为贷后的风险预警。
对欺诈风险的防范
恶意欺诈用户一般不会采用真实身份借款，身份真实性识别是反欺诈的核心。通过对身份证、银行卡、姓名、手机号四要素验证，欺诈概率是其他群体的1/3左右。通过大数据储存用户与各种ID对应的数据库，在用户进行借贷时进行身份匹配，能够及时辨别潜在的欺诈嫌疑用户。这些数据库包括：姓名、身份证号的实名ID，手机号、地址、银行卡号等准实名ID，QQ号、微博号、设备指纹(PC或手机硬件设备编号)等的匿名ID。
对信用风险的防范
主要指还款能力(经济实力)与还款意愿(道德风险)。大部分用户在申请阶段并非恶意，这就考验借款人对信用风险的判断，而行为数据挖掘是信用风险防范的核心。要预测借款人的信用风险，更多地需要依赖于分析海量用户的行为数据(强弱变量)，从中挖掘出可以多次复用的规律。数据显示，坐过商务仓以上或一年乘坐飞机四次以上的客户违约率较低;在本地生活方面花钱越多的人违约率越低;访问财经媒体天数越多，违约率风险越低;同一手机号使用九年以上的用户违约率大概仅为6‰;而三四线城市打游戏花钱较多的人违约率比较高。
贷中管理及不良催收贷中管理
通过及时监测借款人信用的变化、共债的新增、流水的异动、联系状态的异常等数据，采用全自动的风险识别流程，提早识别风险，提高人工处理效率。消费金融不良资产，主要由道德水平不高和还款能力不强造成。据统计，70%-80%的不良资产是因为债务人失联导致，大数据网络可重新建立起与债务人的联系，通过关联匿名ID、联系家人朋友追回欠债，从而降低整体不良率。
由此可见，科技的加入使得行业的活跃度提升，在业内引起广泛的参与。但是我们在金融的浪潮中还是该保持一份理智和冷静。金融科技的归根结底就是金融，为的是普惠与高效。发展金融科技的最终目的还是降低企业的服务成本，提高服务效率，同时降低客户的贷款成本。
科技的加入，带来了大数据、AI、互联网金融等技术，改变可金融的服务形式和内在表现形式。以科技的手段服务金融、数据、信息、风控模型、科学统计分析、流程化操作，这些都在向金融中延伸，改变着人们和企业。
互联网金融是一个与金钱打交道的行业，充满了各种各样的诱惑，具有跨区域、跨行业等特点，所以必须看清互联网金融的本质，在发展的过程中，不能违背金融、规避金融监管的伪创新。由于金融与生俱来的风险性，更需要我们不断提升风险甄别、风险定价的能力，通过不断强化技术手段强化风控系统。充分发挥科技的优势，依靠技术的力量，升级自身的风控体系，强化防范风险的实力。
以川商小贷为例，利用网络技术，大数据风控体系着力解决金融体系的短板和痛点。以大数据风控为安全后盾，全方位、多维度的分析判断资产和客户的风险来源。风控从源头把关，掲制风险的产生。川商小贷深耕行业数载，以科技金融为契机，旨在全方位地为社会所有阶层和群体提供有效的金融服务，引领行业，开放共赢。
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