随着金融科技、大数据等概念的崛起,以及互联网金融、无金融服务群体的刚性需求下,大数据金融也获得了越来越广泛的重视和应用。大数据将金融推进为一个强数据领域,并提供了诸多可供落地的场景,但是大数据金融风控在实际运用中的有效性仍然不足。在此背景下,如何在稳定经营的基础上,利用大数据风控提高企业的核心竞争力,扩大市场份额,成为业界关注的焦点。本文选取了阿里小贷和京东供应链金融为研究对象,通过典型案例分析并回归理论的研究思路对主题进行深入研究。首先,对大数据金融进行了概念界定,其代表模式分为供应链金融、平台金融两种,典型公司有京东金融和阿里金融;其次,对阿里小贷和京东供应链金融的运作模式和风控模式分别进行了阐述;在此基础上,从理论层面对阿里小贷和京东供应链金融及大数据金融与传统金融进行了对比,分析得出大数据金融风控的优劣势;最后,就数据、技术、产品和行业四个方面对大数据金融的未来发展路径进行预测。主要结论:(1)风控方面,阿里小贷主要依靠“信息流+资金流”,侧重风控流程的设计和模型的构建;京东供应链金融借助“信息流+物流”,侧重产品的设计和节点风控的方式;(2)传统金融与大数据金融的风控尽管建模规模没有差异,但在数据种类、相关关系、风控节点三个方面差异巨大;(3)大数据风控为行业机遇,也同样面临挑战。优势主要体现在数据维度、大数据风控技术、时效性三个方面;同时,其还面临有效数据不足与分析沟通困难;易受隐蔽化、团伙化攻击;概念被拔高、“污名化”滥用;重视统计学层面相关性,现实有效性待验证等问题。本文通过对阿里小贷、京东供应链金融两个典型企业运作模式和风控模式详细系统的阐述,对于大数据金融的实践具有直接指导作用,同时,对于传统金融风控的改进也具有一定的参考意义。