所以所谓大数据风险控制主要在于特色数据。中国大学数据和中国大学数据的十大商业应用将是未来几十年的重要课题，“Da 数据”应该是用这种方式赚钱！“Da 数据”应该是用这种方式赚钱！Da 数据的业务其实很简单，就是收入增加，费用减少；是增加客户，改善客户体验，提高资金回报的杠杆率；Da 数据应用成熟后，Da 数据可以预测商业未来，发现新的商业机会。
中国互联网用户前50名金融50分别是:1.51信用卡2.91 金融 3。传音4.Ppmoney5 .爱心基金网6 .百度财经7。财付通8。筹款网络。点融网10。格上财经网11。股票赢家12。好贷网13。好买基金网14。向世界汇款。16号建筑。金斧子17。黄金美联储18。金鑫网络19。金银猫20。派对22。重复付款23。lufax 24。蚂蚁金服25。人民信用26。诺诺磅客27。拍卖贷款28。有趣的第29期。人人贷30。融资36031。吉米基金网32。苏宁金融 33。附注34。田甜基金网。同盾科技36。铜街37号。投资38。小额信贷网络。微网40微众银行41鑫合汇42雪球43。宜信财富44。yeepay 45。翼龙贷款46。盈盈理财47支付宝48众安保险49。众筹网【互联网】领域有12个细分行业，分别是P2P网贷、互联网金融、互联网支付、互联网征信、互联网银行、互联网保险、互联网基金、互联网证券、消费分期、众筹、直销银行、综合金融服务。
目前贷款的风险控制是因为每一个样本都需要通过放款来采集。考虑到每个人可以放一万块钱，一个亿只能放一万个人，所以样本量不会太大。所以所谓大数据风险控制主要在于特色数据。很多时候会用到很多传统上不用的功能。比如传统风控比较怕漏值，特性不稳定，这些都是大数据风控需要解决的。说到模型，既然特征多，样本少，就需要一个非常抗过拟合的模型。
满足这两个条件的都可以。当然，上面说的只是预测贷款用户质量的二分类问题。至于风控领域的很多其他问题，也有不同的解决方法。说到有效性。据我所知，现在市面上有一些非常小的短期产品，可以按照一个模式完全贷款并盈利。根本不需要任何人参与。这类产品通过少量解决了小样本的问题。短时间内解决了标签收集慢的问题。所以推广到大额长期产品并不容易。
