贷款公司怎么风控的？
1、大数据风控的核心还是风控模型，而模型的效果很大程度上取决于样本数据的质量。现阶段，数据样本规模过小、分布失衡以及更新缓慢等问题制约了模型的应用效果。特别是很多互联网企业才刚刚涉足信贷领域，业务量有限，导致其很难建立大样本量、覆盖全面的违约客户样本库。而违约样本的严重不足会明显降低欺诈、信用等模型的区分度，使模型陷入“鸡生蛋、蛋生鸡”的两难境地。
2、数据来源分散且质量参差不齐，“孤岛”现象严重，加大了大数据风控的收集成本以及应用难度。一方面，许多第三方数据源尚未形成数据标准化体系，大量结构化数据需要人工进行清洗和加工以便应用。另一方面，数据源的维度和深度不足降低了数据的指示有效性，导致最终模型的区分度提升有限，无法达到理想效果。
3、一些持牌金融机构面临系统兼容性不足、更新速度慢等问题，无法有效接入大数据风控模式，在与互联网企业合作时会因为系统层面无法打通而造成“水土不服”；一些初创企业则面临资金、开发团队以及技术实力不足等问题，只能借助外部机构开发和维护系统，自主性不高。