随着科技金融的迎面扑来，以及在互联网金融群体的刚性需求之下，大数据风控也越来越受到各界的广泛重视和关注。于是，不断的有公司跳出来要做大数据风控，然而，如何利用大数据技术做金融风控？如何通过海量的数据避免一定的欺诈风险？这无疑成为了一大难题。
一、核心数据从何而来？
很多号称做大数据的公司，其实并没有自己所谓的核心数据。他们口中的大数据，无非是网上抓取的一些数据，成为自己的核心数据，以此为依据去做大数据风控。然而，这些数据有多少是真实的呢？又如何判断其数据的准确性呢？互联网发展到今天，可以说是到了较为成熟时期，任何公司对于自己的核心数据对外都是保密的，第三方的抓取收集，更是难上加难。抓取所谓的大数据，数据越多，没有核心数据的支撑，又有什么用呢？
相比而言，蓝金灵就不同了，与相应的b2b电商合作对接，电商上用户的一些数据资源相比而言都是核心准确的数据，有了核心数据，再加上第三方抓取的外围数据，大数据风控还会难解决吗？
二、数据是否足够庞大？
一些公司自建风控模型，通过用户的社交信息、学历、年龄等等指标进行信用评估，从而形成信用报告。单单是这些数据形成的数据报告数据量是否足够呢？所拥有的这些数据是否准确呢？我们不得而知。相对而言，蓝金灵为企业做数据授信，数据的真实性要比那些会好很多，拥有核心数据的同时，第三方数据足以对企业画像做一个全方位的描述。
三、什么样的数据可靠？
大数据授信无疑需要大量的数据， 而且数据必须尽可能的准确。然而庞大的互联网，数据资源琳琅满目， 我们又从何判断数据的准确性呢？目前为止还没有一家企业能够提供权威的数据源。曾有企业做过调研，网络上的个人数据真实性占比仅为个位数，几乎都是假的。当然了，网络就是个巨大的虚拟世界，有谁会提交真实数据呢？
深耕互联网行业的巨头亦或是b2b电商，其手中掌握的数据，才有一定的参考价值。电商上的交易数据，月成交量，交易流水一清二楚，这样的数据才可称为可靠的数据。蓝金灵与电商的合作，更是抓住了这一痛点，再加上与第三方的征信服务商合作，真正做到大数据风控，实现互联网金融的便捷、高效！