本文探讨了互联网金融中面临的信用风险及欺诈问题，并详细介绍了如何利用金融大数据进行风险控制，包括验证用户信息的真实性、评估信贷偿还能力以及鉴定高风险客户等方面。
互联网金融所面临的主要风险包括了信用风险、外部欺诈风险和网络犯罪。据统计，部分P2P公司因恶意欺诈所产生的坏账达到了整体坏账的60%。因此很多P2P公司需要着重来预防恶意问题，而金融大数据则可以帮助互联网金融企业很好的辨别可能存在问题的用户。
利用大数据可以很容易查验客户的真实信息，一般来讲，线上欺诈具有较强的隐蔽性，很多数据在验证方面面临挑战。而借助大数据可以很好的辨别清楚用户的个人信息，从该用户的各种消费情况以及申请信息来辨认哪些是错误信息，从而选择性的剔除高风险信贷。
金融大数据可以借助用户近期收入流水状况来确定其工作地点，并且对其信贷可偿还概率和上线进行评估。确保贷款的安全性，避免恶意欺诈行为的出现。对高风险客户的鉴定还需要参考贷款人的行为特点，例如其身体状况、沟通状况以及近期的同类金融状态。利用大数据全面对客户进行分析得出可靠的结论后方可进行进一步的贷款行动。
金融大数据是目前使用最广泛和应用效果最好的大数据之一，面对传统金融问题，大数据的解决方式无疑更为可靠和全面。
本文转自d1net（转载）
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