大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于电商风控未来策略的问题，于是小编就整理了2个相关介绍电商风控未来策略的解答，让我们一起看看吧。
现在大数据风控领域，还有创业的机会吗？
大数据，数据透明化。虽然信息相比起以前的确公开化了透明化了
但是题主必须知道，信息差这样的东西永远都是存在的～如果题主想知道更多可以看看君哥的文章关于信息差的
这里篇幅限制那么君哥只是简单的说一下～
信息差这样的东西是经商是必须存在的
没有商人会愿意高买低卖吧？
打个比方说一双nike的鞋子在官方卖899。
市面上许多鞋贩却可以比官方价更低的价格出售。难道他们会亏钱还卖吗？
答案肯定不是，排除山寨的原因，就是他们有更好的进货渠道 他们拿到鞋子的价格更低。
不管哪个领域，其实一直都会有创业的机会。不过也要看创业者本身对于创业的定义以及范围在哪里了。如果要成为全国第一或全球第一，那机会可能非常渺小，毕竟风控主要的应用场景都与金融相关，而要切入大银行、或大型信贷公司需要强大的人脉与背景。不过，在一个垂直领域，还是有机会成为一家独角兽公司。
如果我们把大数据风控拆分为大数据与风控，那么两者大应用场景本来就很多。大数据就不用说了，所有行业都需要这个技术。风控也不仅仅是针对金融企业，对于做投资理财的个人也是一个很好的切入点。只要操作简单明了，效果轻易可见，消费者也是愿意使用这样的软件。只要有了流量，就可以跟第三方金融机构合作广告、投资、借贷等对接。这样一来，公司本身不需要拥有相关牌照，就可以有持续性的收入，也不需要背着股市波动，货币高涨或跌价的风险。
此外，任何垂直行业都有他独特的商业模式，市场特质以及相关壁垒。
举一个简单的实际案例，虽然不是大数据风控，但应该是值得借鉴的。
日本的家电是世界知名的优质，从中国人狂买日本电饭煲或马桶就可以知道。当日本家电冰箱要打进印度收入高的白领家庭的时候，他们***用的手法是高品质以及日本品牌的优势在打市场，以及高科技功能来诱惑消费者，但效果则不是那么明显。
大数据风控用了什么模型？有效性如何？
大数据风控模型主要包括：反欺诈模型、二元好坏模型、资产包风控模型等。其有效性主要包括以下三个方面：
引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，***审核决策，可以提高审核的效率和有效性。
2、有效降低信息的不对称：
引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，***审核决策，可以提高审核的效率和有效性。
通过大数据技术手段对贷款人进行多维度动态***（如保险出险、频繁多头借贷、同类型平台新增逾期等）分析，做到及时预警。
大数据风控同传统风控在本质上没有区别，主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。据统计，目前银行传统的风控模型对市场上70%的客户是有效的，但是对另外30%的用户，其风控模型有效性将大打折扣。
大数据风控作为传统风控方式补充，主要利用行为数据来实施风险控制，用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。
到此，以上就是小编对于电商风控未来策略的问题就介绍到这了，希望介绍关于电商风控未来策略的2点解答对大家有用。
