1樓：micos
傳統手段和大資料也是風控的手段，在不同的發展階段發揮著不同的作用。在以前技術手段不發達的情況下，且貸款數量也不多的情況下，通過傳統手段可以解決風控問題，而隨著技術的發展，貸款數量的急劇上公升，傳統的手段已不能滿足需求，通過機器方式/人工智慧/大資料方式則更體現出價值。
金融風控由原來的規則風控，變成模型風控，包括了大資料風控模型。在未來傳統手段和大資料手段會共存一段時間，不存在誰取代誰，在不同的應用場景兩者的比例可能會不一樣。
2樓：大能貓
首先要看，是應用在傳統業務模式中還是新的業務模式中。
1.傳統業務模式中，大資料是輔助支援，作用的主要點在於：降低人力成本，降低人為錯誤和違規，其次才是信用決策。
2.新的業務模式中，如資產處理類公司（具體還真不好描述），如快速極小額消費金融，大資料目前也是輔助支援，但是未來作用應該是作為決策主體。因為這個時候，不需要過分的對個案進行深入挖掘，只對一些情況進行分析即可，也就沒有必要專人審核。
一家之言。
3樓：zhang xiaokang
肯定是會替代，我覺得兩個地方可能會替代。第乙個是個人小額信貸，另乙個就是小微企業信貸。
額......人會說謊，資料很難會說謊
4樓：七号公路
大資料風控是通過人腦設立的資料模型來實現的，人腦本身就會有侷限性，因此人腦設立的大資料風控從出身來說就有侷限性。
再者，風控從另乙個角度來講就是授信物件的信用問題，信用問題本質上是人品問題，需要人為面對面接觸才會深度了解。
5樓：雪小梨
大資料風控不會替代傳統風控，無論是短時間內還是長時間內。這點我和 @Andrew林士強的觀點不太一樣。
首先定義一下，以下所說傳統風控，主要說的是通過線下審核借款主體資質發放貸款。
的確，大資料會隨著技術的發展不斷成熟，應用的領域會越來越廣泛，相比於現在資料資源匱乏、資料質量層次不齊而且模型有效性沒有得到充分驗證的情況，會有質的飛躍。但從根本上來說，大資料風控和傳統風控其實針對的是不同領域不同特點的貸款，會在不同的商業模式下顯現出自身的優勢和特點。
6樓：[已重置]
大資料只是乙個有效的補充，傳統的風控手段必須要做的扎扎實實，大資料畢竟只是一種方式，另外，不同的貸款模式，可能使用的風控手段不同，風控的著力點不同。
7樓：滑頭三毛哥
所謂傳統風控和所謂的大資料風控會不會相互替代相互輔助，最終是要回歸到資料上來，其中包括資料的質量、數量、性質。傳統風控資料是線上和線下資料的結合，採集成本大，風控程度好，其應用場景大部分為金融領域。大資料風控資料是線上資料的集合，採集成本看擁有資料的大小和涵蓋面，風控程度未知，其應用場景可以多樣化，比如金融領域、求職、房貸、租車、旅遊等等。
總的來說，以後兩者不會被相互替代，而是相輔相成，只有一種補充另外一種，而他們都是給應用場景作為乙個參考的工具而已。
8樓：風花
先說結論：不會也不可能會。
現有的風控策略都是基於人的經驗來進行制定的，大資料聽起來選取了非常廣度的資訊來進行判斷，並且有著自學習、速度快、不像人一樣會感到疲倦等種種優勢，但其首先訓練樣本就必須依賴傳統風控中人工判斷的結果，如果沒有人來不斷的輸入壞樣本供其訓練模型進行優化，大資料就永遠是一堆存在磁碟裡面的資料而已。
在不同領域不同地區不同環境下，傳統人工風控有著大資料難以比擬的優勢，經驗是非常難以量化說明的一件事情，就比如有的時候經驗老到的人可能單憑感覺就能判斷一些隱藏比較深的風險，但這一點是大資料沒辦法做到的。
大資料的優勢在於，比如一項申請關聯著成千上萬的維度，而每天又有成千上萬的申請時候，大資料可以快速的告知哪些維度與可能的欺詐重點相關，而他們到達什麼樣的程度下才可能存在風險，但最終的判斷還是要交給人工的，問題就在於很多情況下人們不相信黑盒出來的結果也不能使用給不出原因的判斷。
不可否認的是大資料能夠顯著提高人工的效率，更快的從更多的資料中挑出哪些可能有風險的申請，但想要替代人工，我認為距離我們還很遠
9樓：孫宛夏
目前提到大資料應用最多的應該是在網際網路金融領域，針對個人小額信用貸款。這些公司通常是把所謂大資料作為乙個賣點，至於什麼是大資料？沒有幾個人說的清楚。
並且真正擁有大資料的平台並沒有幾家。
資料多維是一方面，資料是否有效是另一方面。篩選變數，判斷資料有效性目前依賴人工業務經驗。如銀行零售風險管理，多年積累下海量資料依然需要專業人員決策。
10樓：kmatom
大資料大資料首先看有多大的資料，資料庫採集的資訊是否足夠得出結論，目前金融機構獲取的資訊有限，通過公開系統和自身渠道得到的客戶資訊量不能全面分析客戶狀況，對客戶風險識別存在一定盲區。假設資料採集足夠，對資料的分析成為關鍵，如何提取關鍵資料建立模型，針對不同地域不同型別客戶設定資料指標成了關鍵。就如同樣的材料不同的廚師煮出來得料理有可能是紅燒肉也可能是回鍋肉，而這個資料識別工作按現在的水平很難完成。
簡單來說就是目前大資料分析不可能全部取代人工，但是有力的輔助工具沒問題。
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