从数据风控的发展史来看，过去的金融行业的风险控制以定性为主。

定性的风险管理占主体，定量的风险管理起到很小的作用，实行风险控制更多依赖风险管理精英的个人能力，缺乏科学性不能够反应出真正的风险水平。

现在，越来越多的银行等金融机构正在重视定量风险管理，积极利用风控模型来实施风险评估，其中包括了从国外引进的信用风险评估FICO风控模型。

在这个中国版本的风控模型中，企业信用贷款过于依赖政府授信和国有企业，这种粗放型信用风险管理在经济结构调整过程中，引发了很高的不良贷款率。在对私业务中，过高的信用审核标准，无法为更多的贷款申请人提供贷款，造成了无法为更多人提供服务，特别是在信用消费领域，无法实现普惠金融服务。

随着银行业迈入信贷风险管理深耕时代，大数据应用已彻底改变了风险管理的格局。通过访问潜在客户和用户行为的信息并整合数据，银行利用数据分析技术改进其风控实践，主要体现在四个方面——信用识别、客户画像、时效性和市场挑战性。
信用识别
大数据时代下，风控管理最明显的优势是可以识别消费者中正在出现的趋势和现有趋势。通过数据上传和统计，新公司可以形成更详细的业务计划，而老牌公司可以及早发现用户行为的变化，从而完成信贷业务的可控风险防御。

华策数科智能决策引擎支持评分卡包、衍生变量及阈值修改较好地契合了这一需求，可以实现对未来一段时间内违约、逾期或失联概率的预测，评分越高，安全性就越高，对于贷款规模量级大的公司或部分小微企业可以简化流程，精准筛选，由此分析风险因素并指出异常行为和差异，从而识别潜在的欺诈行为。
客户画像
风控管理最好的数据还是金融数据。例如年龄、收入、职业、学历、资产、负债等信用数据维度，这些数据同信用关联性高，可以反映用户的还款能力和还款意愿，这些数据因子在风控模型中必不可少，权重也很高。

这些用户行为信息，是数据信息整合和分析的结果，用户一般是不会提供给金融金融机构，很多信息是规律性信息，需要大数据分析才有可能得到，其在信用评估中的权重，也需要不断的优化模型去完善。

在智能决策引擎系统中，根据实际的客户使用场景，对风险类别和风险标签进行了多元化设置，可以根据多重数据维度进行对应的处理。这也佐证了大数据风控的另一特点，就是综合评估用户信用数据纬度。
时效性
传统风控的另外一个缺点是数据录入和评估结果的滞后性。缺乏实效性数据的输入，风控模型反映的往往是滞后数据的结果，利用滞后数据的评估结果来管理信用风险，本身产生的结构性风险就较大。
银行现有的风险控制机制是参考历史数据＋模型＋专家经验。但是风险事件的联动效应已经变大，一个小的风险事件可能在很短的时间内产生巨大的影响后果，风险事件撬动的杠杆变大了。历史数据反应未来趋势的相关程度正在变弱，因此信用风险管理需要大量实时的数据，已有的模型对风险事件（尤其是内部欺诈，外部欺诈）的识别能力在下降，需要新的风险控制模型和实时数据。
大数据的挖掘和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果、坏种子数据，金融机构可以提升量化风险评估能力。
市场挑战
风控管理在当前的市场环境中，核心作用之一是完成了传统风控的立体升级。传统风控模型已经不能适应复杂的现代风险管理环境，特别在数据信息录入纬度上，影响客户信用评分的信息较多，很多都没有引入风险评估流程。而提升风控管理能力则需要有行业经验的人才、配套的稳定系统、更多元的数据维度辅助及风控规则配置等资数源全力支持。

华策数科智能决策引擎v3.0升级版实现了贷前、贷中和贷后的全流程监控并输出报表及时预警，且决策流程中加入了AI模型功能。策略人员只需要选择建模样本数据，即可通过该功能自动实现数据处理、变量筛选、模型拟合、一键部署等系列模型开发部署功能，既提高了模型开发效率和隐私性，又获得高质量的运营决策。

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