小额信贷，说起来是很简单，其实是一个高技术难度的活。因为你不仅要放出去，还要连本带利的收回来。这其中涉及到很复杂的流程以及风险控制问题，放出去只是第一步，还需要预测风险，所说小额信贷是一个高风险的业务。

　　大数据是互联网发展至今的产物，利用大数据可以进行精准的营销，同时在互联网安全方面， 大数据可以迅速的计算出某个项目的风险程度，这对商业的发展具有举足轻重的作用。那么小额信贷业务正需要这种能降低风险又能节约成本的利器。

　　就目前我国的信用环境来说，信用体系比国外差很多，大数据的发展正好给了信贷行业提供了很好的帮助。大数据风控是指通过各种渠道采集用户数据，根据数据进行行为分析，构建用户画像，利用风控模型识别判断贷款申请者资料的真实性和有效性，从定量的角度评估客户的信用状况。利用大数据紧密结合贷款消费场景，直接将数据模型应用到小额信贷业务贷前、贷中、贷后的各个环节中，实现全面的检测体系。那么大数据是如何进行风险的测量的呢?下面让瑞钱宝小编为您解答。

　　一、贷前环节，利用大数据判断客户资质

　　在贷前环节，大数据系统主要是收集数据，初步评估客户风险，决定该笔贷款是否继续受理。在小额信贷业务开展前期，贷款机构可以充分利用移动互联网技术，让客户自主通过手机终端填写客户贷款申请信息，通过用户授权的方式，利用信息技术抓取部分用户行为数据，利用大数据模型初步识别用户欺诈风险，然后再结合外部的一些数据，比对客户的申请信息，判断用户是否符合政策机构的偏好，从而实现对贷款者的了解。

　　二、在贷中环节，利用大数据识别还款能力

　　在贷中环节，利用更多维度的数据，更加客观的评估客户还款能力和信用风险。在客户通过申请后，可以利用电话外呼的方式与贷款客户进一步确定贷款意向。在贷款申请意向明确后，需要进一步收集客户信息。此时，系统可以通知客户可以补录个人职业信息(公积金信息)、家庭联系人、资产状况等信息，以提升信用额度。贷款机构可以充分利用黑名单数据、人行征信、资产信息、职业信息等各种外部大数据，全面评估客户还款能力。将贷前环节的客户数据和贷中环节收集的数据，综合进行判断，根据评分卡模型，给定客户评级，初步核定用户额度。

　　三、在贷后环节，利用大数据跟踪贷后风险

　　在贷后管理过程中，充分利用移动互联网SNS等技术，及时跟踪贷款人及贷款紧急联系人的日常活动，及时了解贷后风险。如有小额信贷有消费场景的，还应该充分利用大数据分析关联客户的消费场景，确定贷款用途。在后续客户每次登陆客户端时，都自动收集客户信息数据，进行识别和判断，一旦发现隐性风险，立即启动风险应急预案。

　　瑞钱宝小编认为，大数据的发展带来了更强有力的信用预测体系，为信用贷提供了更坚实的后盾，贷款机构可以充分利用大数据对客户的行为进行预测判断，识别是否有欺诈行为，大幅降低风险成本。在未来，大数据不仅会在信用贷款方面发挥巨大的作用，在其他领域也有巨大的潜力。

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