大数据风控即大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。与原有人为对借款企业或借款人进行经验式风控不同，通过采集大量借款人或借款企业的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。

传统的风控技术，多由各机构自己的风控团队，以人工的方式进行经验控制。但随着互联网技术不断发展，整个社会大力提速，传统的风控方式已逐渐不能支撑机构的业务扩展；而大数据对多维度、大量数据的智能处理，批量标准化的执行流程，更能贴合信息发展时代风控业务的发展要求；越来越激烈的行业竞争，也正是现今大数据风控如此火热的重要原因。

无论传统金融还是互联网金融，风控都是一个绕不开的关键话题，人们也始终在追求更先进、更安全的风控技术。时下新技术层出不穷，“智能风控”成为热门的话题，那么智能风控是无所不能的神话吗？现实中的智能风控都能做到什么？

风控能力是金融科技企业的核心能力，风险管理是对于未来不确定性的管理。理想的风控要做到精准化——对未来不确定性的精准判断；还要做到高效化，基于大数据、AI等来实现，并且结合产品端来运行。此外，风控还要在整个后端客户的周期管理上做优化，例如，用户满意度的优化等”。

风控的核心功能是为金融服务增加收入、降低成本、提高利润。这需要把握整个风控带款的全生命周期，去挖掘整个流程上的问题。

所谓全生命周期，指的是突破传统风控带前、带中、带后应用场景的限制，“91金控”将风控系统延伸到预授信、成本预测、流程管理、风险定价等业务全环节，将单条的被动风险防御线转变为涵盖互联网金融全生命周期的高效智能网络。