越来越多的金融机构对人工信贷审查的依赖正在减少，专注于消费信贷的公司开始更加重视记分卡和自动决策。一些移动互联网金融平台甚至可以在几分钟或几秒钟内审批完毕。这是怎么做到的？
其实原理并不复杂。传统的金融机构人工对这些数据逐一分析，效率低，成本高。现在依托云计算，计算机可以自动甚至主动收集、分析、整理各种信用数据，可以提供更多的金融产品和更便捷的金融服务。
在激烈的竞争环境下，如果同一批人在一家机构等了一天才拿到贷款，而在竞争对手那里等了半个小时才拿到贷款，那么双方的竞争力就会大不相同。美国排名第一的互联网小贷公司可以6秒放款，排名第四的只能24秒放款。整个风控、征信、决策的效率是竞争对手的核心竞争力。
目前国内征信体系并不完善，央行征信系统也没有正式接入互联网金融行业。依托大数据进行自动授信，是P2P平台和消费金融机构降低经营风险的有效途径。但在整体实力较弱的情况下，平台自建征信系统面临资金实力不足、数据获取渠道有限、信息完整性不够等诸多制约。
一位P2P研究人士表示，如果仅仅依靠平台自身的力量去积累数据，不仅过程漫长，而且获得的数据量也极其有限。一些金融平台一方面结合自身平台的大数据中心做各种数据分析，形成用户信用评级，同时完成与第三方征信机构的合作，比如接入腾讯征信、芝麻信用，利用其基于网购、社交的庞大数据库，为用户提供三维多维度的画像和用户信用评级。
当然，要实现电脑自动审批，需要非常完善的风控系统，包括审批决策、账户管理、贷后催收系统。基于这一套风控流程和大数据的整合，需要快速做出决策和判断:是拒绝还是给予用户授信，对授信额度、利率、还款期限做出明确的结论。这就要求系统具有决策功能。互联网金融机构如果自己搭建平台，无疑需要大量的人力和资金投入。
为了帮助小额贷款机构提高信贷运作效率，规范、精简小额贷款，降低风控成本，第三方风控平台神州融在Experian已运行多年的单机版风控系统基础上升级云版本，一站式集成信贷数据、反欺诈、自动风控决策，让小额贷款机构可以依托大数据、机器学习、风控系统解决征信、风控问题，实现批量授信、自动决策。
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原文地址"大数据信贷风险管理，消费信贷中的大数据风控原理分析论文"：http://www.guoyinggangguan.com/xedk/268344.html。
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