ttzt 首先，所谓“风控”是指金融机构通过数据分析来评估借款人的信用风险。随着大数据技术的成熟，金融机构可以在更短的时间内获取到大量关于借款人的信息，从个人收入、消费习惯、社交媒体活动，到借贷历史等各方面数据。这些数据能帮助机构全面评估借款人的风险水平。
但也正因为大数据分析如此精准，一旦借款人的数据出现异常或被标记为高风险，金融机构很可能拒绝其借款申请。例如，借款人的负债率过高，或者在大数据系统中显示出不良信用记录等情况，这些都可能导致借款人被风控系统“拦截”。
然而，是否还能借到钱，并不仅仅取决于风控系统的分析结果。事实上，在一些情况下，即使借款人被标记为高风险，仍然有可能找到借款的途径。这是因为:
多元化的贷款渠道:除了传统的银行和金融机构，近年来许多新的金融平台和小额贷款公司开始兴起。这些平台可能不完全依赖大数据风控，也更注重其他方面的因素，如借款人的个人情况、关系网络等。
担保和抵押:即使借款人的信用状况不佳，提供合适的担保或抵押物仍然能够增加借款的成功率。金融机构在面临风险时，可能会要求借款人提供更多的保障措施。
借款人的沟通能力:在某些情况下，借款人可以通过与金融机构的沟通，说明其风控数据的异常情况，进而获得贷款批准。例如，借款人可能通过解释临时的财务困难或展示未来的还款能力，打消金融机构的顾虑。
贷后管理和灵活的还款方式:一些金融机构可能会在贷款初期提供较为宽松的还款条件，或者采用更灵活的贷后管理方式，从而降低对借款人信用记录的严格要求。
但需要注意的是，借款人在遭遇风控时，借款的难度确实会增大。许多金融机构在面对风险时，往往会变得更加谨慎，从而拒绝一些高风险借款人的申请。因此，在申请贷款时，借款人应尽量避免让大数据风控系统对自己产生不利影响。
风控影响因素分析
金融机构在风控时会涉及多个因素，除了基本的信用评分和还款能力，以下几点也是影响风控的重要因素:
个人信用记录:这是最直接影响风控的因素之一。若借款人曾有过贷款逾期、违约等不良记录，风控系统通常会给出较高的风险评级。
借款用途:有些贷款机构对于贷款用途也有所限制，例如，有些平台可能对于消费类贷款风险较高，因此会更严格审核贷款申请。
行业风险:借款人所处的行业也会影响其贷款审批。如果借款人所在行业风险较高，例如高科技行业或初创企业，金融机构可能会因行业不确定性而提高风控标准。
外部经济环境:如宏观经济不景气、金融市场动荡等因素也可能影响风控评估。在经济不稳定时期，金融机构往往会加强风险控制，减少贷款额度。
如何应对风控
若借款人被风控系统“拦截”，他该如何应对呢？
改善信用记录:长期保持良好的信用记录是预防风控的最有效方式。借款人可以定期检查自己的信用报告，确保没有错误记录，并及时偿还所有债务。
提供担保或抵押:如果信用记录较差，可以考虑提供合适的担保或抵押物，以增加获得贷款的可能性。
选择合适的贷款渠道:对于大数据风控较为严格的传统银行，借款人可以选择一些创新型的互联网金融平台，这些平台可能会提供更加灵活的贷款条件。
提高收入稳定性:一些平台会依据借款人的收入来源和稳定性来评估风险。借款人若能提供稳定且可验证的收入证明，也能降低被风控的风险。
合理规划借款:避免频繁借款或过度借贷。保持良好的还款记录和健康的财务状况，有助于借款人未来获得更为优惠的贷款条件。
小结
大数据风控的出现，让金融行业在审批贷款时更加精准和高效，但同时也给一些信用记录较差的借款人带来了困难。然而，这并不意味着借款人无法借到钱。通过选择多元化的贷款渠道、提供担保、提高自身信用等措施，借款人依然有可能成功获得贷款。因此，借款人应当在贷款申请前做好充分的准备，避免过度依赖风控系统，而是通过合理的规划来增加贷款获批的机会。