大数据风控可以提供全面的数据（数据的广度），强相关数据（数据的深度），实效性数据（数据的鲜活度）。这些数据颗粒度可以很小，同内部数据以及原有数据打通和整合之后，会影响风险评估结果，提升信用风险管理水平，客观地反映用户风险水平。
信用风险管理中还款意愿也较为重要，多维度、全量的用户行为数据可以客观揭示用户的还款意愿，另外细小的颗粒度信息在打通之后，可以更加客观了解客户的还款能力。全量数据加用户行为分析，可以充分了解客户行为，帮助企业识别出恶意欺诈客户。这些多纬度，细颗粒度，全面的信息正是大数分风控的优势所在，同时也是传统风控的一个很好的补充。
大数据风控的劣势：
还是要强调一下，信用风险评估最好的数据还是金融数据，就是人行征信系统里的数据，大数据风控只是一个补充，不能够完全替代传统的信贷风险管理。大数据风控可以从数据纬度和分析角度提升传统风控水平，是一个必要的补充，可以让传统风控更加科学严谨，但是不是取代传统风控的模型和数据。
大数据风控也有缺点，例如数据的覆盖率，匹配率，饱和度，鲜活度，查得率，以及相关度，甚至数据采集和使用涉及得隐私问题都是大数据风控的缺点。就像大数据应用本质一样，其只是提供辅助决策，数据可以说明一个问题，但是不能都代替人脑去做决定，当利用数据分析出结果后，风险管理决策还是需要风险管理专家依靠其他的信息来决定。市场上大多数的征信公司和风控公司都面临这些问题，数据的匹配率很多都低于20%，有的做风控的公司，其数据匹配率低于8%，无法进行商用，吹牛的成分很大。
五、反欺诈成为信用风险防范的主战场
依据几家互联网金融公司的数据，在统计的信用风险损失事件中，恶意欺诈占了60%的比例。恶意欺诈防控成了所有互联网金融公司的主要风险管理任务。市场上常用的防范恶意欺诈的方式有三种。
第一种是利用黑名单机制，来拒绝一些恶意欺诈人获得贷款。但是道高一尺，魔高一丈，黑名单共享机制时效性越来越差，并且恶意欺诈的人频繁使用其他人信息进行欺诈，黑名单机制在一定程度上很难帮到金融企业预防欺诈。并且很多平台不太愿意共享自己的黑名单，因为黑名单在一定程度反映贷款平台风控管理水平，过多的黑名单会影响平台的声誉，甚至影响平台融资。另外黑名单覆盖率较低也是一个挑战，目前领先的反欺诈企业，其黑名单覆盖率也不超过30%。
第二种是利用共享贷款数据机制，第三方企业或者大的P2P，防欺诈联盟共享贷款平台的贷款记录。其他贷款平台可以依据申请人在其他平台的贷款记录来决定是否提供贷款，降低欺诈风险。这种方式效果比较好，但是对于最先受理恶意欺诈的贷款平台是无效的，原因是没有其他平台的贷款记录，无法识别出贷款者是否属于恶意欺诈。
第三种是借助于平台自己的风控模型，依据坏种子归纳出来的规律，识别出恶意欺诈申请者。这种方式正在成为主流，其中基本采用信息验证，特征匹配，行为分析等方式来识别出贷款用户是否属于恶意欺诈用户。常见的方式有验证用户的工作地点，生活区域，查看手机应用安装，社交活动轨迹，设备聚集点，是否经常换手机卡，是否刻意隐藏个人信息，是否短期内故意暴露个人信息等方式。企业利用风险评分卡来对用户进行评估，依据评分结果来决定是否贷款给客户。
移动大数据可以帮助金融企业防范恶意欺诈，例如可以通过手机的位置信息来验证申请人的居住地和工作地；依据App安装列表来验证用户是否在活跃在多家借款平台；依据数据识别用户是否在几天内不停更换手机卡；依据手机App装载和使用情况来辨识用户是否安装了很多恶意软件例如密码破解器，伪装号码软件；客户是否仅仅使用贷款软件，没有安装常用软件。借助于移动大数据和用户行为信息，金融企业可以识别恶意欺诈用户。国内领先的移动大数据服务商TalkingData，正在为互联网金融公司提供移动大数据来防范用户的恶意欺诈，数据的查得率超过了50%左右，具有成熟的数据商业应用场景。
六、Zest Finance如何利用大数据实施风险控制
市场上最热的大数据风控公司就是美国的Zest Finance。其技术来源于Google，正在为15%左右的美国客户提供信用评估服务，并且也服务很多传统金融企业，共有400万美国人直接通过Zest Finance申请信用评分，另外在银行等金融机构通过Zest Finance模型获得信用背书的人数则远远大于该数。