中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高征信水平和風險管控能力：
首先，壹站式征信平臺可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的壹站式征信平臺，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、準確。
其次，風險量化平臺可以助力貸後風險管控。平臺基於企業日常經營數據，結合平臺數據模型，采用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第壹時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時采取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用“企業族譜”查詢，對不良貸款進行監控。如壹些企業通過關聯交易轉移利潤、制造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易制造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是壹樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和壹個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特征。傳統金融機構強調因果，講究兩個變量之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有壹個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特征、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，采納了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是壹種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的壹條路徑。