由於互聯網金融涉及廣泛、囊括多個領域，各領域的風控策略也不盡相同，不能壹概而論，下面就大數據風控在互聯網金融領域的運用做壹個大致的分類和解析。
首先，如何理解大數據風控
大數據風控的有效性除了強調數據的海量外，更重要的在於用於風控的數據的廣度和深度。其中：
數據的廣度：指用於風控的數據源多樣化，任何互聯網金融企業並不能指望依據單壹的海量數據就解決風控問題，正如在傳統金融風控中強調的“交叉驗證”的原則壹樣，應當通過多樣化的數據來交叉驗證風險模型。互聯網金融的風控策略也如此，可能對同壹風險事件采用了多種策略。
數據的深度：指用於風控的數據應當基於某個垂直領域真實業務場景及過程完整記錄，從而保證數據能夠還原真實的業務過程邏輯。例如，很多第三方支付平臺有豐富的真實交易記錄，但由於大部分場景下無法獲取交易商品的詳細信息及用戶身份，在用於風控時候價值大打折扣，因而數據的完整性和垂直深度很重要。
互聯網金融產品如何利用大數據做風控，大致有以下壹些分類和方向：
1、基於某類特定目標人群、特定行業、商圈等做風控。由於針對特定人員、行業、商圈等垂直目標做深耕，較為容易建對應的風險點及風控策略。
例如： 針對大學生的消費貸，主要針對大學生人群的特征
針對農業機具行業的融資擔保。
針對批發市場商圈的信貸。
2、基於自有平臺身份數據、歷史交易數據、支付數據、信用數據、行為數據、黑名單/白名單等數據做風控。
>>>>身份數據：實名認證信息（姓名、身份證號、手機號、銀行卡、單位、職位）、行業、家庭住址、單位地址、關系圈等等。
>>>>交易數據/支付數據：例如B2C/B2B/C2C電商平臺的交易數據，P2P平臺的借款、投資的交易數據等。
>>>>信用數據：例如P2P平臺借款、還款等行為累積形成的信用數據，電商平臺根據交易行為形成的信用數據及信用分（京東白條、支付寶花唄），SNS平臺的信用數據。
>>>>行為數據：例如電商的購買行為、互動行為、實名認證行為（例如類似新浪微博單位認證及好友認證）、修改資料（例如修改家庭及單位住址，通過更換頻率來確認職業穩定性）。
>>>>黑名單/白名單：信用卡黑名單、賬戶白名單等。
3、基於第三方平臺服務及數據做風控 互聯網征信平臺（非人行征信）、行業聯盟***享數據（例如小貸聯盟、P2P聯盟） FICO服務、Retail Decisions(ReD)、Maxmind服務。
>>>>IP地址庫、代理服務器、盜卡/偽卡數據庫、惡意網址庫等；
>>>>輿情監控及趨勢、口碑服務。諸如宏觀政策、行業趨勢及個體案例的分析等等
4、基於傳統行業數據做風控 人行征信、工商、稅務、房管、法院、公安、金融機構、車管所、電信、公***事業（水電煤）等傳統行業數據。
5、線下實地盡職調查數據
包括自建風控團隊做線下盡職調查模式以及與小貸公司、典當、第三方信用管理公司等傳統線下企業合作做風控的模式。線下風控數據也是大數據風控的重要數據來源和手段。
希望能幫助到妳，如想了解更多，可以關註微信號“大數據風控圈"哦~,很多互聯網行業資訊分享。