互联网金融大数据风控的常见方法包括：验证借款人身份、分析提交的信息来识别欺诈、利用黑名单和灰名单识别风险、利用移动设备数据识别欺诈行为、利用消费记录进行评分、参考社会关系来评估信用情况、参考借款人的社会属性和行为来评估信用、利用司法信息评估风险。
线下实地尽职调查数据 包括自建风控团队做线下尽职调查模式以及与小贷公司、典当、第三方信用管理公司等传统线下企业合作做风控的模式。虽然貌似与大数据无关，但线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。
出借人自担风险模式 2，平台保证模式 3，风险备用金模式 4，债权转让，风险备用金模式 5，抵押，风险备用金模式 6，担保机构担保模式 7，金融机构信用，担保机构担保模式 8，小额贷款担保模式。
而进入互联网时代后，特别是移动互联网普及后，大数据+科技的结合，则成为了金融机构进行风险控制的重要手段。以大智金科为例，大智金科的智能风控决策引擎，运用大数据进行智能风控，精准反欺诈，毫秒级响应速度，快速识别欺诈因子。
岗位要求（论传统金融还是互联网金融，风控都算是一个硬性技能要求比较高的岗位，但根据工作内容的不同，对公司人的要求也有所不同。）在传统金融领域及P2P中，金融行业相关的知识和经验是很重要的。
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。
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