互联网金融产品跟其他产品一样，其探究问题是：把什么样的产品的服务提供给什么人才能获取更高的利润。运用了大数据的风控，其实是通过整合互联网、新材料和新技术，帮助互联网金融产品提高风险管理效率，从而提高企业的盈利能力。
桃子分类VS风控的信用估值和信用评价
大数据风控的工作原理可以理解为老爷爷摆摊卖桃。一堆桃子进仓库，老爷爷想通过分类卖个好价钱。他按照产地分为阳山的、南汇的、平谷的，按照大小分为一斤的、半斤的、不足半斤的，再按照光照、采摘时间等标准进行分类。
风控的信用估值和信用评价跟老爷爷将桃子分类的方式是一样的。通过甄选用户的银行流水、通话记录等信息，工作人员就可以抽样出其职业、年收入、收入变动情况等几十项指标，从而对用户进行评估和授信。
运用大数据的信用估值和信用评价可以达到更高的量级。传统的评估只限于调查数据和用户提供的信息。以智付支付等第三方支付为例，它们一般通过访问行为管控、安全攻击检测、安全漏洞检测、安全运维管理、安全策略更新等手段确保商户的网络系统安全。而应用了大数据后，用户的网络浏览、购买记录……任何与用户信用略有关系的其他指标，都能成为评估样本，这样的样本可能有成百上千个，甚至更多。在获得这些指标后，各种彼此正交的指标能产生上亿种组合。在这种量级的数据下，就可以对用户进行更加精密的细分和建模，从而得到比传统手段更为精准的分析结果。
桃子定价VS客群定位与策略定价
桃子分类完成以后，老爷爷就需要考虑桃子的定价问题了。他观察了一下隔壁老王的摊子里面桃子卖4块钱一斤，桃子个头还不到半斤。他决定按照这个尝试给桃子定价，又大又甜的卖7块，不大但甜的卖6块，大个不甜的卖5块。
老爷爷拉着手推车，第一天在写字楼附近卖，白领净是买大个的，小个没卖出几个。第二天在菜市场卖，大妈们都爱小个的，大个基本没人问津。
互联网金融企业在对用户进行评估和授信后，需要对不同渠道对用的客群设计对应的产品。在前期通过大数据对用户进行精密的细分和建模后，企业可以根据不同用户设计更加灵活的产品销售方案，从而获得更高的利润。老爷爷使用了大数据以后，不必每天进行产品测试，大数据能够精确地找到各种类型桃子对应的客户群，实施差异化定价。
卖桃子的潜在风险VS互联网金融的大数据风控
第三天，老爷爷把车停在写字楼，刚摆好摊，就来了两个小混混，给了一张一百元假币买了几斤桃子，接着又来了城管，连车带桃收走了。老爷爷只能请教隔壁老王辨别假币的方法，贿赂城管或者东躲躲西躲躲地跟城管打游击战。
当互联网金融产品上线后，风控问题就产生了。各色中介羊毛党层出不穷，各类突发性系统风险接踵而来。对于传统的风控来说，由于信息量有限，各种欺诈时有发生，各种假冒的银行流水和通话记录猝不及防。支付宝、微信、智付等第三方支付的风控一般通过数字证书、实名认证、控制消费限额、风险监控系统、纬度权限管理体制等手段防范和控制风险。一个人可以是现实中的欺诈者，同时也是信用记录中的优质用户。
使用大数据风控技术后，由于用户记录是基于其日常生活的方方面面，造假和伪造无异于重新投胎。对于金融危机等金融性灾难来说，由于大数据前期已经对人群进行精密分类，并对用户信息作全方位整理。潜在的危机能在发生前实施预警，从而大大减少金融危机带来的损失。
老爷爷摆摊卖桃子前景VS大数据风控的未来
传统互联网金融的作用在于金融业内部的变革，主要作用在于业务效率的提高。传统互联网金融中的风控就是一件过大于功，不允许犯错的苦差事。没人会在没出现风控事件的时候表扬你，却有一大帮人在你犯错的时候找你算账。业绩好都是业务部门的功劳，出事情了就是风控人员的不是。
大数据的风控这种由外部科技公司对传统金融提供的产品和服务进行创新的新技术形态，可以通过API接口、网络爬虫、批量购买、设备使用分析、用户购买行为等形式抓取数据，判断用户的还款能力和信用等级，有效解决传统金融在投资决策，信用中介等方面的难题，有效加速价值流通能力，提高风险控制能力。但是目前，分散的有效数据成为了信息的孤岛，数据的采集和共享缺乏法律的有效保护。
大数据风控前景广阔，但是它要走的路还很长。大数据风控技术发展成熟的那一天，卖桃子的老爷爷在大数据的帮助下成为了桃子界的独角兽。
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