大数据时代下，商业银行需要积极树立“大数据”的信贷思维，充分运用大数据信贷技术积极开展信贷反欺诈的具体实践，提升信贷经营管理水平和信贷风险驾驭能力。

传统的银行信用风险管理方法对于个人和小微企业的评估能力正逐步下降，问题的关键就是缺乏足够的数据。初次贷款或有过信用污点的个人很难提供更多的数据供银行判断其还款意愿和能力，小微企业在初创期也很难证明其信用度。

1、基于大数据视角的信贷反欺诈基本逻辑

在银行业发展的机遇中大数据分析的挖掘是重要的组成部分。在大数据处理中能够不断地提高银行经营决策，通过数据的挖掘来给银行业带来发展和引领行业的基于，在数据分析中挖掘大量的客户，通过“数据的收集能力+数据的分析能力=企业的智商”，来为银行业寻求更加良好的发展趋势。

在大数据视角下，银行业需要构建银行大数据分析平台，由于在银行业的发展中，传统的商业智能、数据仓库在数据处理中出现了大量的结构化以及非结构的数据，这些数据没有固定的模式，并且数据价值的密集程度比价高，这就影响了银行的决策效果，因此为了提高银行的创新能力、提高数据精细化以及专业化的模式，这就需要将这种挑战实施相应的对策。银行业面临的挑战还有培养大数据分析人才。

 2、逻辑起点：银行需要直面信贷欺诈风险问题

信贷逻辑的一个显著特点，就是直面信贷业务的各类问题，以问题意识来解决现实问题。商业银行开展信贷反欺诈的主要目的，是非常明确的，就是为了防御信贷欺诈风险。

反欺诈的核心要义：信息比对和逻辑校验

商业银行开展反欺诈的主要核心是信息比对和逻辑校验，从而识别信贷欺诈的具体风险类型。商业银行要做好内外部信息积累与整合工作。信贷欺诈风险的本质在于信息不对称。当前，国内银行内外部信息资源收集、整合、利用不够，对信贷欺诈风险识别能力形成制约，也与当前欺诈行为多发的严峻形势不尽相称。因此，首先应加强内部融资、结算、财务以及外部征信、工商、税务、海关、物流等类信息的收集、整合工作。

 3、以大数据思维为理念的“客户画像”刻画技术

商业银行需要树立大数据思维，通过整合“线上+线下”数据、跨平台数据、多维度信息，全面地客户“客户画像”特征，从中获取更为真实的客户画像。商业银行可以通过已建立的信息服务平台，并结合基于爬虫等技术手段获得的舆情信息，利用半结构和非结构化数据的加工分析技术，将信用信息数据转化成结构化数据，并在结构化数据的基础上进行加工整合，构建全面的客户征信视图，进行客户画像，从而实现对客户的 360 度画像标签。

4、 以金融科技为动力引擎的“智能化”反欺诈风险控制模型

近些年来，金融与科技相结合的例子不胜枚举，如何既汲取传统金融行业在风控上的优势与经验，又能将此与“大数据”“云计算”等技术更好的结合，从而在提高效率、降低成本的同时，将风控做到更好，也一直是业内外共同探讨和致力的方向。时至今日，“大数据”“云计算”等词汇，对于人们而言，即便不能理解其中深意，却也是耳熟能详的词汇了，这也从侧面反映出技术对于人们生活影响的广泛与迅捷。在过去，对于传统金融业而言，严谨的风控常是其被人们所津津乐道的优势，随着互联网浪潮的发展，科技手段的不断更迭，关于“如何将传统金融的谨慎与新技术的高效相结合”这一话题的探讨也越发频繁地被提及。