大数据风控同传统风控在本质上没有区别，主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。据统计，目前银行传统的风控模型对市场上70%的客户是有效的，但是对另外30%的用户，其风控模型有效性将大打折扣。
大数据产业发展了两年之后，从探索阶段进入了应用阶段。数据被定义成重要的资源，正在得到企业的重视，在经营过程中发挥着重要的作用。企业看到了数据价值，从被动了解走向主动拥抱。
金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。
大数据风控作为传统风控方式补充，主要利用行为数据来实施风险控制，用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。大数据风险控制的作用就是从原来被拒绝的贷款用户中找到合格用户，识别出已经通过审核的高风险客户和欺诈客户。
数字化思维是数据场景应用的基础，数字思维会提升企业的数据商业敏感度，帮助企业从数据中发现价值，也可以引导企业选择正确的数字化商业进程。客观地说，数字化商业进程未来是所有企业必须经历的阶段，也是企业发展的未来。
一石激起千层浪，国务院发布的2015 第50号文《促进大数据发展行动纲要》刷满了朋友圈，特别是其中提到了大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放。
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