大數據作為21世紀的“鑽石礦”，對於互金行業的重要性已經不言而喻，大數據技術在風險控制領域的應用非常廣泛。很多人可能會認為:只要數據量“大”，數據維度“多”，就會有最強大的風控體系和行業最低的壞賬率。而事實上，做大數據風險控制是一件非常細緻的事情，擁有數據並不意味著擁有一切，重要的不單是數據本身，分析、處理和應用這些數據才更有價值的。
傳統的信貸風險控制模型裡，貸前、貸中、貸後，三個過程中，貸前是審查中最具價值的，而對貸中、貸後環節的重視程度相對較低。而大數據除了可以幫助互聯網金融企業做好傳統的貸前審核，還可以通過大數據技術，對數據維度和數據特徵進行充分的處理，在貸中、貸後環節更具深度更具廣度地做好風險控制。
例如，金融機構使用大數據來監控某一地區的企業經營狀況。如果在一段時間內出現異常，該機構將派人調查原因，這個方法是常見的傳統風控方法。但是大數據的便利,除了減少勞動力成本,更重要的是,通過大數據多維度的交叉核驗，行為數據異常分析，可以發掘更多的判斷依據，然後監測預警。
驚蟄現金貸系統搭載的AI大數據智能風控通過機器學習及人工智能處理技術，採用最前沿的建模算法等，將識別異常交易的速度縮短到‘亞秒’級，可以在欺詐交易發生同時就能夠做出判斷，直接攔截異常交易。
大數據可以給出結論，但給不瞭解釋，只有把數據通過可視化效果呈現出來，並對其進行分析，才能找出真正的答案。我們面對複雜的數據問題時，首先把數據關聯起來，再利用人工智能、機器學習等各種算法，從數據的視角洞察消費生活的方方面面，打造精準合理的數據分析結果。
機器學習是人工智能的核心能力之一，作為一個人工智能系統，驚蟄智能風控引擎擁有極強的機器學習能力，可以隨著用戶行為對應人數的增加，不斷調整策略，持續迭代模型，定期進行優化調整。因此，做好大數據風險控制是一件非常細緻的事情。它的秘密不在於數據本身，而在於對數據的理解分析。
