在现代金融体系中，大数据风控已经成为金融机构评估信用风险、决定是否发放贷款的重要工具。然而，仍有部分贷款产品和服务试图绕过或忽视大数据风控机制，这不仅为借贷双方带来了额外的风险，也对金融市场稳定提出了挑战。

什么是大数据风控？

大数据风控是利用大量数据和先进的分析技术来预测借款人的还款能力和意愿。这些数据可能包括但不限于银行交易记录、信用卡使用情况、社交网络行为、消费习惯等。通过机器学习算法和其他高级统计方法，金融机构能够更准确地评估风险，从而做出更加明智的信贷决策。

无视大数据风控的贷款类型

1. 非正规金融渠道

• 民间借贷：在中国，民间借贷是指个人之间或者个人与企业之间的资金借贷活动。这类借贷通常不依赖于正式的信用评分系统，而是基于借款人和出借人之间的信任关系。虽然一些民间借贷可能会参考借款人的社会地位、家庭背景等因素，但总体来说，它们很少运用到复杂的大数据分析。
• 地下钱庄：这是指未经过国家金融监管部门批准而私自从事货币兑换、存贷款等业务的组织。由于其非法性质，地下钱庄不可能接入正规的数据风控平台，因此它们往往采用更为传统的手段来判断客户的还款能力，如面对面交谈、实地考察等。

2. 互联网P2P借贷平台（早期模式）

• 在中国互联网金融发展的初期阶段，一些P2P平台为了快速扩张市场份额，降低了对借款人的审核标准，甚至完全忽略了大数据风控流程。这种做法导致了许多不良贷款的产生，并最终引发了行业的整顿。不过，随着监管政策的加强，现在的P2P平台已经大幅减少了此类行为。

3. 小额贷款公司

• 某些小额贷款公司可能因为自身的规模限制和技术实力不足，未能建立起有效的数据风控体系。相反，它们更多依赖于传统的方式进行客户筛选，比如查看身份证件、房产证明等实物资料。

风险与后果

当贷款产品选择无视大数据风控时，最直接的影响就是增加了违约的可能性。以下是几种可能产生的负面效应：

• 高利率：为了弥补潜在的坏账损失，提供此类贷款的服务商往往会设定较高的利息水平。对于借款人而言，这意味着需要承担更大的经济压力。
• 信息不对称加剧：没有科学合理的风险评估，容易造成资信较差的人群获得过多的资金支持，同时优质客户的权益得不到充分保障。
• 市场不稳定：如果大量的贷款都脱离了有效监控，一旦发生大规模违约事件，将对整个金融市场的稳定性构成威胁。

如何应对

面对上述问题，政府和相关机构正在采取措施加以规范：

• 加强法律法规建设，明确界定合法与非法的金融活动界限；
• 推动金融科技的发展，鼓励开发适合不同场景下的智能风控解决方案；
• 提升公众金融素养教育，帮助消费者树立正确的理财观念，谨慎选择贷款产品。

总之，尽管存在无视大数据风控的贷款形式，但这并不代表它们是安全可靠的。对于任何寻求外部融资的人来说，了解并重视大数据风控的价值是非常必要的。通过合理利用这一工具，不仅可以保护自身利益，也有助于促进金融市场的健康发展。