同时，大数据模型的应用，可以不断提高金融机构风险识别、计量能力。从而不断完善征信信息体系架构，为精细化风险定价提供必要的基础和土壤。风险控制风险监控与预警是指借助各类信息来源或渠道，通过对数据与信息进行整合与分析，运用定量和定性分析相结合的方法来发现授信客户及业务的早期风险征兆，准确识别风险的类别、程度、原因及其发展变化趋势，并按规定的权限和程序对问题授信采取针对性处理措施，以及时防范、控制和化解授信风险的一系列管理过程。
大数据风险模型可以快速识别贷后风险，为不同的用户设定不同的监控频率、自动筛选高风险客户，制定有针对性的贷后管理措施、贷后管理工作等。目前我国商业银行缺乏细分客户的计量工具，催收时通常根据逾期时间长短来区分客户，导致精细化管理程度不高，无法早期区分出将要变为不良客户的高风险客户和可以主动还款的低风险客户。
对前者因没有采取有效的催收手段，而使之转变为不良客户，对后者过度催收，增加了无谓的催收成本。一个实施风险管控的例子是新加坡的UOB银行。它基于大数据成功测试了风险系统，在内存技术（数据储存在内存中）和将银行风险总计算时间从18小时降为几分钟（风险价值法）的支持下，使得“大数据”成为可能。这有助于在未来实现实时压力测试，更快应对新风险。
另一个大数据技术在现存商业模式中的成功案例是Morgan Stanley。该银行开发其大数据处理能力，从而优化了规模和结果质量方面的组合分析。据预计，由于自动化模式识别和可理解性增强，这些過程将会导致金融风险管控的显著提升。金融企业运用大数据和机器学习算法，对欠款客户进行人群聚类并根据聚类的结果识别骗贷、恶意欠款、恶意透支、盗刷盗用、对交易有疑问拒绝还款、经济状况恶化无力还贷、遗忘还贷等多种欠款类型；从而准确预测客户的还款概率和金额，从而进行催收策略评估，最大限度降低催收成本。
中国建设银行资产总行风险管理部/资产保全部副总经理谭兴民曾详尽分析大数据何以帮助银行提高征信水平和风险管控能力：首先，一站式征信平台可以进行贷前客户甄别。目前，银行查询客户的情况既费时、费力，又增加银行费用，而利用企业的一站式征信平台，则可以最大限度地节省银行的人力、物力及时间，并确保数据有效、及时、准确。
其次，风险量化平台可以助力贷后风险管控。平台基于企业日常经营数据，结合平台数据模型，采用动态、实时的云端数据抓取技术，对企业的发展进行分析和评测，给出风险量化分数，并第一时间发现企业的生产经营异动，在风险触发前3到6个月预警，使银行等金融机构能够及时采取相应措施，防止和减少损失发生。同时，利用“企业族谱”查询，对不良贷款进行监控。
