随着移动互联网和物联网的快速发展，大数据、人工智能、区块链等技术也得到了蓬勃的发展，在金融行业也发挥着重要的作用。在这个背景下，传统金融机构的业务模式正在发生巨大的变化，大数据技术和人工智能技术的应用也越来越广泛，智能风控是未来的发展趋势。 随着金融机构与科技公司之间竞争加剧，风控作为金融机构核心竞争力的地位愈发凸显，风控水平决定了一家金融机构生存和发展的基础。但目前我国金融机构对风险管理缺乏重视，对大数据在风控中的作用认识不清、投入不够，导致出现了许多问题。大数据时代的到来，不仅改变了金融行业传统运营模式与生态格局，也改变了金融行业风险管理和决策方式。在新一轮科技革命和产业变革中，大数据成为影响未来发展方向和竞争格局的关键变量。 近年来，大数据技术在风控领域发挥了重要作用。通过运用大数据技术对传统风控模型进行改进和升级，可以解决传统风控模型存在的问题，从而实现风险控制的精准化，有效提升了风控效率。在未来金融科技的发展中，大数据技术将得到更广泛应用，成为推动金融行业转型升级、创新发展以及防范风险的重要支撑力量。那么如何利用大数据技术来构建智能化风控体系呢？
1、建立客户信息数据管理平台
客户信息数据管理平台的建立，使客户信息数据集中在一个系统内，通过统一的系统管理，客户信息数据信息可以更全面、更准确地了解客户。在这个基础上，可以建立一个数据库，收集客户信息数据。通过这个平台，可以随时跟踪和了解客户的最新动态。利用大数据技术实现数据处理的智能化，为风险控制提供支持。此外，随着金融机构在互联网金融领域的竞争日益激烈，大数据技术在风控领域的应用不仅可以提升金融机构的风控能力，还能提高金融机构在互联网金融市场上的竞争力。金融机构利用大数据技术可以充分了解用户的消费习惯和需求，更好地满足用户需求和消费需求，提高产品销量和利润。
2、数据获取
由于金融行业的业务数据涉及客户的身份识别、交易信息等敏感信息，因此金融机构需要建立安全可控的数据获取渠道，对合法合规数据进行收集。在对客户身份识别、交易信息等敏感数据进行采集时，需要确保信息来源的合法合规，不存在非法获取敏感信息等情况，不侵犯个人隐私。
3、数据清洗
数据清洗是大数据时代的一项重要任务，也是数据质量提升的前提。在大数据时代，数据规模变得越来越大，数据结构变得越来越复杂，因此在数据清洗过程中需要注意的问题也越来越多。 第一个问题是完整性，由于数据是经过了加工处理后形成的，所以必须保证数据的完整性。 第二个问题是准确性，在清洗过程中需要确保清洗后的数据具有一致性，也就是说如果有一段时间内重复出现同样的错误，就会出现很大的误差。 第三个问题是一致性和连贯性，数据清洗过程中要确保在同一时刻、同一场景下有多个变量进行关联。 第四个问题是一致性和独立性，不同于传统的统计分析方法，大数据可以对不同变量之间的关系进行分析。
4、特征选择与建模
利用大数据技术进行风险识别的重要步骤是特征选择和建模，只有有效地选择和运用有效的特征，才能更准确地反映风险特征。在建模阶段，需要对模型进行训练，不断优化模型，提高模型的准确率和稳定性。同时，在模型验证阶段，需要通过数据检验和模型评估等方法来保证模型的可靠性。
5、模型评估与调优
大数据风控模型评估与调优包括模型评估、模型调优和模型迭代三个方面，其目的是在保证原有的预测准确度的基础上，提升风险管理能力。通过不断地对模型进行调优，使其逐渐接近真实值，从而使模型更好地服务于风险管理。
