每一个活跃在互联网圈的人可能都或多或少听说过大数据，但大数据究竟是什么，如何赚钱，可能并不清楚。
目前成熟大数据变现模式有两个，一个就是精准营销，例如广告、视频的精准投放，电商的精准推送，另一个就是大数据风控，起源于互联网金融，现已成为业界广泛认可的风控技术手段，贯穿于金融产业链的各个方面。大数据风控在近几年已成为了各大互联网金融平台在创新信用风险管理和欺诈风险管理方面的核心手段，各大企业纷纷据此展开战略布局。
在这个领域中除了腾讯、阿里、百度、京东的布局之外，同时还有独立的第三方大数据风控服务商正在崛起，这也就是“你去淘金，有人就会在你淘金的路上卖水。”，它们致力于服务于在互联网金融这款大蛋糕上切一块的广大的淘金客。这块芳草地慢慢的已成为金融板块炙手可热的领域，受到创业者的追捧。逐渐成为金融产业的刚需后，市场现在进入了快速发展期。
笔者想说的是，被互金平台视为自己的看家本领的大数据风控技术，真的实现的了风险的高防治、收益和效率的最大化吗?第三方风控平台真的拥有专业的服务能力吗?
大数据的风控基础——底层交易数据的积累。
数据在金融风控上就如建设大厦的原材料一样，在该行业是最为基础的东西，目前专业的风控技术服务商、互金平台风控团队，所拥有的数据无外乎外部数据和内部数据，外部数据的来源包括：包含个人征信公司，企业征信公司，通信运营商，消费大数据，法律大数据，互联网大数据，反欺诈大数据，黑名单大数据等等，包含上百项数据指标，内部数据有如用户以前在平台上的借贷记录，用户申请时的行为数据，内部的黑名单、灰名单等。
业内人士表示，信贷领域的大数据风控，至少需要5万笔的信贷数据才能实现数据的建模的规则引擎的制作，才能在一定程度上提高审批的工作效率，实现一定意义上的自动审批。而目前行业里众多的风控团队和风控服务商，真正自己实现了5万笔以上的信贷数据的能有多少了?可能有资格的也只有如蚂蚁金服、京东金融、百度金融等这样的强数据积累公司吧。
而更多的平台则是通过高息模式来对冲坏账和逾期风险，所谓的大数据风控根本不具备风险的防控能力，这也是为何在当下监管日渐严厉的情况下，更多的平台也只能是默默的离场的关键原因了。
互联网金融平台设立之初，就声称自己的客户群体就是传统金融所无法覆盖到的人群，可是真能精准识别这部分客户群体的风险系数吗?
据人民银行2015年发布的《征信系统建设运行报告》显示，截止2014年底，央行为8.57亿人建立了信用报告，其中有信贷记录的3.5亿。另外5亿人是信用白户，很难通过传统金融机构获得贷款，只能通过民间金融机构(互联网金融平台)申贷。由于民间金融机构数据不互通，形成了各自的信息孤岛。因此这些第三方大数据服务商所掌握的一星半点的数据并不能实现真正的风险防范，仅靠自己掌握的数据并不能精准区隔识别传统金融机构没有覆盖的人群。
这也是为何在今年年初信联落地的原因吧?真正能实现大数据风控这项工作的也只有顶尖的企业了，底层的芸芸众生只能沦为看客了。
除此之外，大数据风控服务商真正能有所建树的地方，重点是如何将已掌握的数据维度化，相比传统的金融风险识别手段，大数据风控只是更多的数据延长了传统金融的风控维度，而并非颠覆传统风险识别办法。
因此，大数据风控第三方服务商想要实现长期变现，这并非容易。如何打通市场已有的数据壁垒，这是首先要突破的难关，其次，在有了底层数据的支持之后，如何理解这一对冷冰冰的数据，将其实现价值的的输出。
然后建立自己的技术壁垒，深挖数据价值，实现多种消费场景的真实还原，最终做到风控模型的定制化开发，这样才会建立其足够高的行业壁垒，具备长期的核心竞争力，而不是单向的将数据输出到互金平台。这样才能在大数据风控变现之路上走的更远。
作者：陈少亮|来源：idonews专栏