大数据作为21世纪的“钻石矿”，对于互金行业的重要性已经不言而喻，大数据技术在风险控制领域的应用非常广泛。很多人可能会认为:只要数据量“大”，数据维度“多”，就会有最强大的风控体系和行业最低的坏账率。而事实上，做大数据风险控制是一件非常细致的事情，拥有数据并不意味着拥有一切，重要的不单是数据本身，分析、处理和应用这些数据才更有价值的。
传统的信贷风险控制模型里，贷前、贷中、贷后，三个过程中，贷前是审查中最具价值的，而对贷中、贷后环节的重视程度相对较低。而大数据除了可以帮助互联网金融企业做好传统的贷前审核，还可以通过大数据技术，对数据维度和数据特征进行充分的处理，在贷中、贷后环节更具深度更具广度地做好风险控制。
例如，金融机构使用大数据来监控某一地区的企业经营状况。如果在一段时间内出现异常，该机构将派人调查原因，这个方法是常见的传统风控方法。但是大数据的便利,除了减少劳动力成本,更重要的是,通过大数据多维度的交叉核验，行为数据异常分析，可以发掘更多的判断依据，然后监测预警。
惊蛰现金贷系统搭载的AI大数据智能风控通过机器学习及人工智能处理技术，采用最前沿的建模算法等，将识别异常交易的速度缩短到‘亚秒’级，可以在欺诈交易发生同时就能够做出判断，直接拦截异常交易。
大数据可以给出结论，但给不了解释，只有把数据通过可视化效果呈现出来，并对其进行分析，才能找出真正的答案。我们面对复杂的数据问题时，首先把数据关联起来，再利用人工智能、机器学习等各种算法，从数据的视角洞察消费生活的方方面面，打造精准合理的数据分析结果。
机器学习是人工智能的核心能力之一，作为一个人工智能系统，惊蛰智能风控引擎拥有极强的机器学习能力，可以随着用户行为对应人数的增加，不断调整策略，持续迭代模型，定期进行优化调整。因此，做好大数据风险控制是一件非常细致的事情。它的秘密不在于数据本身，而在于对数据的理解分析。
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