大数据差怎么贷款？
申请贷款时，被拒绝的人大多是低收入者、无固定职业、收入不稳者、没有房产、信用记录差的人。对于这些人如何才能快速获得贷款成为他们迫切需要解决的问题。随着“互联网+”的逐步深化和“普惠金融”的发展，大数据风控成为重要基础。
近年来，消费金融市场的发展和互联网金融的普及，推动了风险控制管理的技术变革的需要在不断发展。传统方式依靠人工审查或简单的数据模型已经不再能满足实际要求。在这样的背景下，大数据风控迅速崛起，逐渐成为金融创新和金融机构转型发展的必要支撑。
“大数据风控”是基于大数据、人工智能等技术手段在金融领域风险控制环节的应用，即利用风险模型训练和大数据应用解决风险管理中，客户识别、信用评估、欺诈判断等各环节的瓶颈。
大数据风控模型，通常基于用户授权获取互联网行为信息，并且根据用户的互联网行为数据和模型训练结果综合分析得出用户的风险特征，对借款用户的行为特征进行刻画和模型训练，建立用户画像。用户画像包含：社会属性、生活习惯、消费行为等各类数据。通过机器学习和人工智能算法模型得出决策和分析。风险评估模型的评分结果，是审核的重要依据。
大数据风控的特点：非结构化数据、时效性强、分析手段先进、模型迭代迅速。
在精准获客、反欺诈、贷前审核、贷中监控、贷后管理等多个环节，大数据风控都发挥着重大的作用。利用智能决策体系、风险探针、智能催收体系、反欺诈服务云平台等为风险管理赋能。
大数据风控的兴起，对于信用缺失或没有信用的人群有了更多的机会。在消费金融和普惠金融不断加速发展的进程中，对于贷款需求人群覆盖和风险覆盖范围进一步扩大。