大資料風控從出世以來一直是資本關注的重點，市面上不僅有很多網際網路金融公司開發了大資料風控模型，還有很多專門做大資料風控技術然後向業界輸出技術能力的公司。然而，白熱化的市場競爭中必然伴隨著良莠不齊泥沙俱下的產品。雖然極高的技術壁壘，可靠安全的資料來源，形成了天然屏障把渾水摸魚的產品隔離開來，但是對於那些不甚懂技術的人來說，一眼甄別大資料風控產品的成色是好還是壞還需要花不少時間。
風險控制作為金融的核心，一直備受關注。在傳統金融機構中，會通過一些基礎的金融邏輯來推斷風險。比如收入水平越高償還能力越高，歷史還款記錄越好還款意願越高，等等。大資料可以將使用者在使用APP以及其他日常行為中的特徵更好的彙總整理，從而挖掘出更深層面的資料，幫助風控建模和資料分析。
常見的業務特徵包括，（一）研究物件固有的性質和特點的描述，主要涉及身份資訊、教育資訊、工作資訊等，比如年齡、性別、籍貫、學歷、畢業院校等。這些都是基於（一）類記錄解析出來的可用於量化描述或分類的特徵。
（二）類特徵是在（一）的基礎之上進行進一步的統計和複雜化。通過時間、空間等各種角度產生不同的變數組合，從而推測出行為主體的特徵。比如時間+空間，時間+屬性，空間+屬性，時間+屬性+統計，等等。
（三）類特徵主要根據社交資料進行判斷，因而叫關聯資訊特徵。對於關係型別、關係權重、關係密集度等等指標進行計算提取，從而將複雜的社交關係網視覺化。
伴隨著金融產品和場景的不斷多樣化，對於風控模型的精確度和深度定製化的要求也越來越高。因此好風控產品的定義也不僅僅是對貸前貸中貸後的全線把控，更是完全匹配金融產品需求的定製化服務。畢竟不同的金融產品所面向的使用者也是不盡相同的。這一點可以參照MobSmart的風控產品邏輯，為金融機構提供風控資料介面提高風控能力。而在常規介面不能滿足所有需求的時候，又可以提供深度定製的場景模型。
使用者上傳樣本後，系統可以將針對場景智慧篩選有效特徵，挖掘資料價值。從資料管理，任務管理，到特徵管理，匯入管理，全面而細緻的精準篩選優質風控特徵，形成定製模型，並將操作工程化。
（任務管理）
（特徵管理）
總體來說，大資料風控還有很大的完善空間，未來的優化方向可能是一些擁有資料資源和技術演算法優勢的企業在市場規模上具備了一定優勢後，擁有更多的資料資源來支援模型的優化迭代，技術優勢不斷增強。