金融的本质就是信用、风险、交易、融资、财富管理，信用是整个金融领域的根本基石，所以金融风控是被很多金融公司摆放在第一位，资产规模放在第二位，2018年P2P行业暴雷对整个金融理财贷款行业产生了巨大的影响，这其中很多企业倒闭，就是因为风控没有做好，风控问题已经成为今日行业的焦点，特别是大数据风控模型已经成为互联网金融领域的主要战场。
风控是金融行业的核心，无论是传统的银行贷款，还是最近几年飞速发展的小额信用贷款、互联网金融理财（P2P）、抵押贷款、供应链金融等，大数据金融风控都在其中有了亮眼的表现，通过大数据风控系统识别欺诈用户和评估用户信用等级，来降低金融贷款坏账率，如何利用大数据、机器学习等前沿技术做金融风控？如何通过海量数据与欺诈风险进行博弈呢？
如何建立一个完善的大数据风控体系呢？一个完善的风控体系包括贷前、贷中、贷后三个环节，在MobData大数据金融风控，从初期产品销售服务中，就通过风控对用户做了一个营销反作弊的筛选，在贷前反欺诈风险评估中，通过大数据和异常识别、设备指纹、IP地址风险、地理位置风险等方面对用户进行欺诈风险识别，对风险舆情进行实时监控，提取特征建模分析，根据欺诈风险识别建立打分模型，有效对设备（如果业务数据接入则对事件进行评分）风险评分，客户可以直接根据该评分确定业务请求的下一步处理流程。
同时在贷后，借助用户线上行为数据及联防联控数据进行异常检测，为贷后跟踪提供风险预警，比如说借款人是否出现在其他平台借款，或者长距离的转移，手机号码使用情况、消费情况等进行监控，全方位的对贷后风险进行预警，降低坏账风险。
一个高效率、成功的互联网金融大数据风控模型离不开大量的数据和先进的算法支持，很多金融平台数据闭塞，现在企业和企业之间存在数据交通障碍，另一个维度是行业与行业之间也存在一定的风险重合，比如信贷行业与电商行业、O2O行业之间，需要一定的机制来打破数据障碍，所以单靠企业一己之力很难建立起一个高效率、低风险的金融风控模型，而MobData大数据平台自身有着大量线上和线下数据，结合合作的第三方数据，给客户提供海量、多维度、高质量数据。通过海量的数据支撑和多年为金融行业风控服务的经验，建立了一套完善的互联网金融大数据风控模型，同时为不同的客户提供定制化的风控模型搭建，多方面的进行有效的风险防控。