进入2018年，网贷行业也驶入了快车道。在网贷规范的指引下，更多利好开始显现。天天利财不断进行自我调整，在技术、运营等方向进行数据提升，在核心资产持续引入的前提下，不断进行风险降低工作。
众所周知，大数据风险控制是一个建立在数据上的行业。对于网贷行业来说，谁有更全的维度、更多的客户数据，谁就能搭建更完善的风控模型，获得更有效的获客的结果。相比传统行业，除客户的信贷数据等与风险控制直接相关的信息外，大数据风险控制还都能通过网购、支付、搜索、社交、物流等与人关系密切的数据建立维度指标，对用户进行多维度的综合评价，从而实现识别出潜在客户。
在网贷的发展中，传统风险管理模式已经不能满足市场需求。建立完善的风险管理体系是保证平台健康发展的关键。风险管理的主要任务是风险控制，风险控制的核心在于判断客户的还款意愿，风险控制的重点目标是识别防骗贷的专业集体行为。风险控制主要有两项任务：一个是信用评价，即全面评估用户的个人信用状况;一个是反欺诈，即提前识别恶意客户的能力。这样对于用户的行为判别具有重要意义，体现在平台的逾期、坏账等指标上的影响。
大数据反欺诈利用数学运算和统计学模型，将多渠道获得的大数据信息，结合信贷机构的业务需求、应用场景及自身特点，进行分析，通过全自动的风险识别预警机制，提早识别风险，及时对客户的授信状态、贷款费率做动态调整。相较于形式单一、效率低下的传统反欺诈手段，以大数据为中心的反欺诈体系具有良好的时效性、高效性、科学性和灵活性，决策更为科学和精准，能够更有效预防因为决策失误、客观情况变化以及其他原因带来的风险损失。
随着行业的发展和个人信用体系的不断发展，，未来的大数据未来发展方向一是广泛开发客户源，收集多维度的数据源，形成快速精准的决策方案，另一方向是开发新算法，通过较少指标获取准确的信息。庞大的数据信息库也带来了大数据风险管理模式避无可避的问题：如何保障客户的信息安全，防范信息泄露或被过度使用。
天天利财加强大数据风控的目的，在于依托完善的风险控制体系，多维度全方位的降低用户出借风险，为平台在贷前、贷中、贷后环节进行风险决策，提高审核效率，降低潜在的信用风险和金融损失风险，从而为网贷数据提供有效样本支持。
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