大数据智能风控的流程主要包括以下几个步骤：
1. 数据收集：首先，需要从各个渠道收集大量的数据，包括用户的行为数据、交易数据、信用数据等。这些数据可以是结构化的，也可以是非结构化的。
2. 数据清洗：在收集到的数据中，可能会存在一些错误、缺失或者不完整的数据，需要进行清洗，保证数据的质量。
3. 数据存储：将清洗后的数据存储在合适的数据库中，以便后续的分析和处理。
4. 数据分析：通过各种数据分析方法，如聚类分析、关联规则挖掘、异常检测等，对数据进行深入的分析，找出数据中的规律和模式。
5. 风险评估：根据数据分析的结果，对用户的信用风险进行评估。这可以通过计算用户的信用评分来实现，信用评分越高，表示用户的信用风险越低。
6. 风险控制：根据风险评估的结果，对高风险的用户进行预警，并采取相应的控制措施，如限制其借款额度、提高借款利率等。
7. 风险监控：在整个风控过程中，需要实时监控风险的变化，以便及时调整风控策略。
8. 反馈与优化：根据风控的效果，对风控策略进行反馈和优化，以提高风控的准确性和效率。
以上就是大数据智能风控的基本流程，每一步都需要专业的技术和经验，以确保风控的效果。
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