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大数定律应用于现代金融风险管理中，典型体现在银行个人零售产品的管理上。个人信贷业务具有客户数目巨大、单户授信规模小、风险分散的特点。虽然单户发生风险的可能是不确定的，但对全体客户来说，发生风险的比例却是相对稳定的。通过对大量客户信息的分析和挖掘，能够找到其风险特征和预期信贷表现的规律，那么基于大数定律，其他相同条件的客户也会表现出同样的规律，从而可建立各类评分卡，量化评估客户未来的违约风险概率，并依据评分卡管理客户。
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二、风险管理能力与效率并重
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互联网金融服务强调开放、快捷与低门槛，定然不会参照传统金融机构的信贷管理模式。个人信贷的受众群体广泛，需求者众多，同时去抵押、去担保、简化资信证明文件是该行业的发展趋势。因此，如何削弱信息不对称，而且在这种简便化的变革中还能快速、准确地评估风险是关键性问题。风险管理的能力和效率，不仅关系到这类金融机构的持续性发展的问题，还关系到业务稳定增长的问题。
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依托互联网的先天优势，对客户的信息收集也早已突破了传统授信业务中收入、负债之类的传统信息，会对客户类型、消费行为与能力、兴趣偏好等进行综合分析和描述。同时，对于传统风险管理过程中需线下多方调研、收集整理的信息，有可能利用各种设备、网络更快速地获取到，因此为减少线下调查环节提供了可能性，这也就间接地提升了风险管理的效率。
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应该说，大数据并不能解决所有问题，但大数据在两方面为风险管理带来新的可能。一是如何充分利用大数据的潜在价值，结合金融机构内部的自有数据，尝试更准确、更全面的评估客户的风险情况；二是对于个人信贷业务，由于具有客户群庞大、单户授信金额偏小的特点，风险管理的效率就显得尤为重要。因此，利用大数据的优势尝试去补充或减少某些线下风险调查的环节，提升风险管理的效率就特别重要。
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三、重点防控欺诈风险
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互联网申请的便利性，为欺诈客户的多次尝试或批量造假提供了方便。因此，互联网申请中，伪冒申请和申请资料造假的防控非常重要。
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从业务经营实际情况来看，现阶段互联网贷款业务中，申请资料及信息造假的比例与传统模式相比显著偏高。这种高欺诈比例，一方面来源于造假成本的低廉；另一方面，创新模式下的风险管理体系还处于不断探索、不断完善的过程，难免出现漏洞，欺诈者倾向于发现流程体系内的漏洞，钻空子、谋利益。特别是对于定位于经营风险偏高、资质偏低客户群的金融机构，面临的申请资料造假的情况更加常见。这是由于当这些客户资金需求吃紧的时候，企图通过编造身份与资质，获取更高额的贷款。
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在目前兴起的多种网络融资的业务中，欺诈风险也越来越引起金融机构的关注。欺诈不仅表现形式多样化，而且由于中介机构的参与使得欺诈变成了一个“专业”的产业链，欺诈风险越来越隐蔽、防不胜防。这就促使反欺诈的手段也需创新，线下（即传统的风险现场调查）和线上（即网络大数据的使用）互相补充，为解决欺诈风险提供了一条可尝试的途径。
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四、适度的风险容忍度
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金融市场的特许经营制度以及长期以来银行的垄断地位，令新生的金融企业多是选择细分市场，经营和银行有差异的客户。这样的做法一方面避免和银行等传统机构正面交锋，另一方面也是迎合市场，满足没有被传统银行等机构服务的客户群的金融需求。这种差异化定位体现在产品属性、申请渠道、服务便利性等方面的差异，也体现在业务风险容忍度上的差异。
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从风险和收益平衡的角度来看，对于不同风险等级的客户，需要严格把握其在金融机构整体资产中所占的相应比重，即时跟踪、调整、优化资产结构，以确保风险管理目标的实现，以及企业的持续、稳健经营。较高风险客户不是完全不能经营的，明确风险容忍度，在一定程度上可接受更高信用风险的客户，是生活在金融市场边缘的企业获得风险溢价的经营选择。当然，宏观层面的结构管理也是如此，整个社会的融资结构中，势必需要逐步纳入部分偏高风险客户群，但其总体规模与结构需要得到有效控制。适度的风险容忍度和社会容忍度有利于为更广大的客户提供必需的金融服务，也利于逐渐培养起全社会对信用的认识和建设完善的信用环境。
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20世纪80年代，穆罕穆德·尤努斯（Muhammad Yunus）在孟加拉国创办了孟加拉农业银行格莱珉（Grameen，意为乡村）试验分行，将贷款发放给需要资金的农民，开创了穷人无需抵押即可贷款的先河。这种模式被称为小额担保信贷模式，在当年无疑是一个重大金融创新。为了弥补相对较高的风险成本，小额贷款企业会从借款人手中收取更高的贷款利率，但是贷款利率的上浮又反过来增加了借款人的还款压力。随着贷款利率越来越高，部分借款人最终无力承担高额的债务，导致了小额信贷危机。2010年开始，在印度南部安得拉邦，小额信贷规模达到25亿美元，占全国70亿美元份额的三分之一以上；由于部分机构利率过高，并采用暴力手段催收贷款，导致部分借款人因无力还款自杀身亡。这使得安得拉邦颁布法律，限制小额信贷利率水平并禁止信贷机构暴力收款。这股小额信贷质疑的风潮逐渐波及小额信贷发源地孟加拉国，时任孟加拉国总理职务的谢赫·哈西娜曾指责尤努斯及小额信贷机构“以脱贫的名义从穷人身上吸血”，偿还利率在20%～50％的贷款使小额信贷变成了穷人的陷阱。这场小额信贷危机，与其说是业务模式的失败，不如说是风险管理的失败。当风险容忍度无底线地被突破，单纯地以高定价来覆盖风险成本，而非从根本上解决信息不对称，最后的结果只能演变为“次贷危机”。
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五、存量客户的风险管理
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对于个人信贷业务，为获取更多的客户，把强调客户体验作为导向，进行了诸多的产品创新。但如何防止客户流失并持续提升客户价值，也是一个大问题。由于能够在大数据环境中获取到更为丰富的关联数据，从而对客户行为信息有了更深层次的把握和了解，为金融产品和服务的不断自我更新与进化提供了养分。可以说，创新模式下的客户价值实现更多地推移到了贷中管理阶段，存量客户的风险管理、资产组合管理的重要性提升到前所未有的高度。
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金融创新的一个重要特点，是从“卖产品”转变为“卖服务”。既然核心在于服务，自然存在着持续性的客户接触过程，而风险管理的重点也自然而然地从准入端向贷中、贷后延展。金融创新要求对存量客户管理的重视程度不断提高，在客户层面上，有效识别客户的收入-风险水平；在整体资产层面，通过结构调整，优化资产质量，提升业务经营的效益。
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互联网信贷风险与大数据：如何开始互联网金融实践 第五节 大数据——风险管理起跳板
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早在1980年，美国未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中指出：“如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章。”因当时历史环境的限制，大数据概念并没有受到人们的重视。
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随着计算机、互联网、移动终端技术的高速发展与普及，人类开始步入了信息大爆炸时代，信息如潮水般涌入我们的生活，不断改变着人类的生活习惯，当前一秒我们还不知道“屌丝”是什么时，网络上已经可查该词的含义、来源、相关新闻和热点等，让你在短时间全面地了解到相关信息。人们开始习惯利用互联网获取知识、浏览新闻、聆听音乐、观看影视、发表评论、购物、搜索、社交、游戏等，大街小巷也随处可见“低头一族”。而人们在进行以上行为时，各大企业机房却开着上百台服务器，采用PB（PetaByte，拍字节，1PB=1 024TB）级以上的存储空间，不断记录着人们在互联网上的轨迹，存储着人们使用设备的设备号、浏览网站、停留时间、点击次数、搜索用词、浏览内容、购买物品类型、购买物品次数、购买物品价格、社交对象、社交内容、评论内容等各种各样的信息，因此近年来数据呈爆炸性的增长趋势。2013年IDC（国际数据公司）发布的数字宇宙报告《大数据，更大的数字身影，最大增长在远东》中称，2012年全球数据量达到2.8ZB，预计未来全球数据量将以每两年翻一番的速度增长；到2020年，全球数据量将达到40ZB。如果用常见的2.5英寸1T移动硬盘来存储该部分数据，将这些移动硬盘首尾相连能往返地球、月球6趟。
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2011年，麦肯锡公司发布了《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》一文，文中称“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。人们逐渐认识到大数据的重要性，越来越多的企业开始将视角投向于大数据，希望从大数据中挖掘出价值。而很多领先的企业早就认识到大数据的重要性，并将大数据应用到实际的产品中，如Google公司的“谷歌流感趋势”（GFT）系统、亚马逊的推荐系统、沃尔玛的“啤酒和尿布”购物篮分析，都是大数据应用成功的案例，从这些案例中可以看到大数据的魅力所在。
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金融业是大数据应用非常广泛的行业之一。从2003年至2013年，我国的消费信贷呈现出高速发展的态势。例如，国内信用卡累计发卡量从300万张增长至3.9亿张，2013年全年新增6 100万张，全年信用卡交易额达13.1万亿元，交易笔数达46.4亿笔。因信用卡授信额度较小以及规模经营的特点，人工审批及管理的时间成本和资金成本都非常高，常常依赖于数据挖掘并采用系统化、自动化管理。因此，数据在信用卡风险管理、贷款审批、额度管控、逾期催收、市场营销等各方面有着非常广泛的应用，数据支持提升了风险管理的能力和效率。
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