随着科技的发展，人类已经进入了大数据时代，在大数据时代，一切的行为都将被数据化，在金融领域也如此。而大数据对金融风控本质上来说是有好处的，可以为人们提供安全可靠的金融服务。比如河君宝就充分依托大数据技术，为个人和企业机构打造了完美的风控体系。
建立多元化大数据生态系统
河君宝通过大数据应用和分析，将借款人消费行为、金融活动和财务状况进行分析匹配，帮助金融机构实现对借款人量身定制的个性化金融产品和技术、目前，河君宝建立的金融大数据生态系统高度多元化，数据模型运用超过5000个变量及衍生变量，成功地规避了单一数据导致的样本偏颇。该生态系统的数据获取渠道有：通过河君宝自身采集的借款人数据及交易数据、通过与银行合作的模式取得的央行征信数据等；通过大量的数学分析与模型应用，达到精准风控与产品配置；通过高频迭代，快速、及时响应市场及人群的变化。
构建精准化、低成本获客能力
河君宝基于自身丰富的金融经验，充分利用网络行为大数据技术、机器学习技术，形成覆盖用户与金融服务的多维标签体系，运用客户分层理论进行定位，实现更低成本的、更具针对性的精准营销。
通过数据挖掘与大数据分析等技术手段，河君宝对用户特征、交易行为及服务需求进行全面采集与刻画，提取关键标签并形成体系，并以此建立基于借款人分层的营销管理系统，实现借款人信息的自动化与智能化管理。
打造大数据、智能化反欺诈技术
河君宝对不同类型的欺诈风险定制了相应的防范措施，主要包括：接入人脸识别工具，确保实际操作人与身份证银行卡绝对匹配；接入共享黑名单，构筑共防共治的诚信体系，减低运营风险等。而各类反欺诈技术配合机器学习模型的使用，能够不断提高反欺诈系统智能水平和精准度，更有效地实现复杂环境下的反欺诈。
基于机器学习技术的风控模型
此外，河君宝建立了基于机器学习算法的一系列智能风控模型，主要包括：信贷历史模型、社会信用模型、行为风险模型、金融资产模型、社交风险模型、设备风险模型、行业地域模型等。总体会量化评估借款人的信用状况，以此来决策是否推荐给金融机构以及相匹配的风险定价。
总体来说，金融科技正在不断创新，而未来的金融风险控制也将任重而道远，河君宝将继续扎根金融领域，不断优化自身产品、业务和技术，力求为大家带来更好的服务。
