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2.风险控制
在消费金融领域主要有三大风险：信用风险、道德风险及市场风险。阿里小贷的风险可以从这三方面以及操作风险进行分析，在线贷款中最为突出的风险还是信用风险，信用风险的控制可以从贷款前、中、后三段进行分析。（李耀华，黄馨 2014）
（1）贷前风险防控
1）依托阿里商业生态系统，锁定贷款对象范围，掌握控制风险的主动权。
阿里小贷公司将贷款申请人限定为阿里巴巴的诚信通会员和中国供应商会员，淘宝、天猫的个体工商户和企业，这便于其利用阿里巴巴集团旗下各网络平台的行为数据为信用依据，锁定贷款对象范围便于控制网络信息互通，细化交易数据，准确评估贷款风险，并实时地对贷款进行监控。（李晓海 2010）
2）线上、线下双结合的风险控制
由于双方信息不对称，最终容易产生欺诈、骗取贷款等行为。阿里小贷在放贷前，则是通过线上与线下数据监控与分析、视频对话等方法来确认验证客户信息的真实性。在线上，通过商家店铺的运营情况、店铺评分系统数据、盈利能力、现金流流量数据等评判风险。在线下，通过了解贷款申请人的背景、贷款用途、个人诚信状况、对店铺未来运营的规划想法等。（邢增艺，王艳 2010）
（2）贷中审查风险控制
1）根据贷款额度不同分层审批，
阿里小贷根据两点对贷款人进行审核：一是申请人在阿里巴巴电子商务平台的交易和信用记录等一系列数据；二是通过视频等进行人工审查，对与异地的信用贷款还会委托第三方到实地调查。小额度贷款申请根据审核系统模型自动审批，最短3分钟放贷，如淘宝订单贷款。
当贷款数额大于50万时，贷款申请自动进入审批制，审批制有一系列流程，可以大大降低大额贷款的风险。从报名、筛选、在线填申请表，到客户经理进行电话调查、提交个人身份证、结婚证、征信系统出具的信用评级等，最终此任务被操作员认领，在操作审批系统进行审批。通常这一流程需要1-3个工作日。（陈纪英 2013）
2）利用大数据和云计算控制贷款风险
第一，依靠自有数据与互联网技术。不同于传统信贷，大部分网商为小微企业，没有完整的财务报表，因此对于商家资质审核、风险把控主要还是依靠阿里小贷通过其在淘宝、天猫、1688平台上的经营交易数据包括销量、销售额、流水等数据作为主要授信依据，自主创建在线网商信用评估的风险数据模型。目前阿里小贷有数百个模型同时运转，通过技术评估商家经营情况。比较典型的是水文模型、滴灌模型、虚假交易模型等。以水文模型为例，其在构建时，需要分析数年中千万家淘宝店铺的近3万多个指标，还要解决海量数据如何在云计算平台进行加工运算处理，如何在3万多个指标里进行大浪淘金般的数据挖掘等两大难题。其涉及的维度广，涵盖800亿信息项的店铺历史数据，包括评价、收藏、钻石等级等和基础数据的衍生变化。由于淘宝网、天猫、支付宝、阿里巴巴多方数据互通，增加数据可信度，从而降低网络信贷风险。（李耀华，黄馨 2014）
第二，引进外部数据与技术。在传统信贷过程中，财务数据是重点审核的项目。尽管阿里小贷的信贷审核实行多维度审核，包括结构化和非结构化数据如商家提供的宝贝数量、评价等。但随着阿里小贷规模的扩大，财务数据依然是贷款审核重要部分。电商第三方软件服务商（简称ISV）作为ERP（企业资源计划）系统提供商和相关数据存储者，可以很好地解决阿里小贷不能获取小微企业的财务数据的问题，因此阿里小贷团队目前正在与部分ISV接触，打算接入ISV拥有的商家数据，通过ERP系统获得小微商家的财务数据对其它平台上的商家资质进行审核，进而完成信贷。加入财务数据可以改善阿里小贷的数据模型，提高贷前的审核广度，增强风险防控。这种模式下，阿里小贷对商家的经营状况掌握得更加深入，一定程度上，也防范了商家在提交资料中出现的虚报等造假的风险。（廉薇 2013）