金融业健康发展的核心在于风险控制（即风控）。
随着经济的繁荣，金融业也快速发展，伴随着收益的增加，金融行业的风险问题也愈发凸显，由于风控措施不当造成的经济损失案件数不胜数。
在金融界，最原始的风控模式是利用从业人员的个人经验预判风险，随着行业的发展，传统的风控模式显然已经跟不上时代的需求。
当大数据技术兴起时，金融界立刻就将这项新技术运用到了风控中。然而，大数据风控真的能够完全解决金融风险控制的难题吗？
在金融界，大数据风控技术是指利用大数据分析技术对海量交易数据进行统计分析，预测金融风险并采取对应的管理措施。
大数据风控具有两大核心原则：小额与分散。
小额原则是指尽量让样本数据规模较大，避免出现“小样本偏差”影响分析结果；
分散原则是指尽量通过不同维度的数据来分析借款主体，比如人口属性、经济水平和社交偏好等，以此来建立一个尽量全面的风控模型。
基于大数据的风控举措突破了传统风控模式的局限，能够更充分地利用交易数据，同时避免了人为因素的干扰。
与传统风控模式相比，大数据风控降低了进行风险预测的成本，提高了风控措施的准确性，是金融行业风控管理的重大革命。
但是随着大数据行业的局限渐渐显露，大数据风控也出现了难题。
首先，大数据风控在遇到数据孤岛现象时会束手无策。
在大数据没有实现完全的共享之前，大型互联网公司占据了绝大多数的数据资源。如果没有安全的数据交易模式，这些大公司不会轻易开放自己的数据库。
而在没有收集到足够多的数据资源的情况下，大数据对金融风险的预测就会具有偏差，金融欺诈风险会大大增加。
金融信贷行业如果想利用大数据提高风控水平，就必须采取措施打破数据孤岛。
其次，数据的质量问题也会影响大数据风控的准确性。
一般来说，大数据有相当一部分是来自于互联网的社交数据，这些数据大多属于半结构化数据或非结构化数据，其真实性和利用价值都很低。
当这些数据运用到金融风控中时，不仅不能得出有效结论，甚至可能得出恰好错误却难以检查出的预测，造成严重的经济损失。
例如，电商平台的刷单交易数量，社交网络上的虚假信息和水军，都是无意义数据的表现。 这些数据质量极低，但是由于大数据采集时并不能筛选剃除它们，低质数据只能一同进入大数据分析系统中，给大数据风控结果带来负面影响。 |
最后，大数据风控过程中存在着数据泄露的问题。
根据Verizon发布的全球调研报告《Data Breach Investigations Report 2015》显示，一年内得到确认的数据泄露事件超过2，000起，而每一起泄露事件都极大地打击了公众对大数据风控的信心，大数据风控的有效性也因此而降低。
这些痛点都在基于区块链技术的智能合约系统的出现后得到了解决。
智能合约系统能够充分连接网络中的各个节点，帮助解决数据孤岛问题；
智能合约能够定时检查系统数据，删除无效数据，减少数据库中无效数据的比例，提高了数据质量；
智能合约通过自动验证用户身份，按照合约内容执行操作，降低了数据泄露的风险。
深圳星桥金融服务公司曾推出一款基于区块链技术的智能合约共享平台系统。 通过该平台，金融机构可以共享各类金融信任数据，免去了重复信用校验的过程，可以将业务办理时间缩短到原来的15% ～36%。 通过智能合约平台将数据共享，最终是为了提高大数据风控能力。 |
智能合约系统是一个可编程交易的数字金融系统和技术。
通过代码设定，智能合约系统能够有效弱化金融机构中心在大数据风控技术中体现出的数据监管和用户身份验证的作用，这样就降低了人为操作因素带来的潜在风险。
随着智能合约技术的成熟，越来越多的金融机构开始在公司布局构建智能合约系统，帮助提高大数据风控的性能。
