大数据风控比传统风控有哪些优势

大数据风控比传统风控有以下优势：

• 数据量大：互联网的发展带来了数字信息的爆发式增长，拥有了足够多的数据，基于大量数据的风险挖掘才有用武之地。大数据是支撑大数据风控的基础。

• 数据维度丰富：大数据通常分为结构化数据、半结构化数据、非结构化数据三种类型。结构化数据指能够用数据或者统一结构来表示的信息，是高度组织和整齐格式化的数据，业界多指关系模型数据（即用关系型数据库管理的数据），如姓名、身份证、电话号码、地址等。半结构化数据是介于结构化数据与非结构化数据之间的数据，是数据的结构和内容混在一起、没有明显区分的一种自描述信息，如XML、JSON等文档数据。非结构化数据是没有固定结构的数据，即在数据库中的字段长度不可控，如Word文件、图片、视频、语音等数据。大数据的三种类型包含个人数据、行为数据、社交数据、事件数据、机器和传感器数据等多维数据。大数据风控根据多维数据实现目标全面的风控画像，输出丰富的风险特征，实现全面的风险控制。丰富的数据维度助推了风控的多元发展。

• 风控客观：大数据风控不仅包含传统风控的经验判断，还包含非传统风控的数据分析和决策，它采取技术手段对多维数据进行客观分析、评审，覆盖尽可能多的风险因子以确保风控的全面性。大数据风控在运行逻辑上弱化事物的因果关系，更强调统计学的相关性，可以有效地避免人为主观判断造成的失误。客观风控更能确保风控的准确性。

• 效率高：大数据风控可以通过技术方法进行数据的实时采集，使用预制的风控模型对采集的数据进行实时的风险评级，实现秒级的风控结果输出、对风险的毫秒级处理。大数据风控省去了传统风控烦琐的风控流程，提高了风控的效率。

• 适用范围广：传统风控根据具体的垂直行业进行风险控制方案的输出，其方案存在特殊性和唯一性，导致适用范围受限，且传统风控受限其垂直领域的数据，例如金融信贷风控，传统风控方案在征信数据缺失的时候，就会面临风险无法定性、定量的尴尬局面。但大数据风控在征信数据缺失时，可以通过对客户的其他数据（如消费数据、行为数据、个人基本数据、社交数据等）进行风险的定性和定量分析，最终输出风险评级，因此大数据风控适用范围更广。