大数据智能风控风险管理是指利用大数据分析技术，对金融机构、企业等进行风险评估和控制的过程。这一过程主要包括以下几个方面的内容：
1. 数据采集与整合：首先，需要从各种数据源中采集大量的数据，包括客户信息、交易记录、信用评级、市场行情等。这些数据需要经过清洗、去重、标准化等处理，以便后续的分析和建模。
2. 数据挖掘与分析：通过对采集到的数据进行挖掘和分析，可以发现潜在的风险因素和规律。例如，通过聚类分析，可以将客户分为不同的风险等级；通过关联规则挖掘，可以发现不同业务之间的关联关系。
3. 风险评估模型构建：根据数据分析的结果，可以构建相应的风险评估模型。这些模型通常基于统计学、机器学习等方法，能够对客户的信用状况、违约概率等进行预测。
4. 风险预警与监控：在风险评估的基础上，可以设定阈值，当风险指标超过一定范围时，系统会自动发出预警信号，提醒相关人员采取措施。同时，还需要对风险进行持续监控，以便及时发现新的风险因素。
5. 风险应对策略制定：根据风险预警和监控的结果，可以制定相应的风险应对策略。例如，对于高风险的客户，可以采取降低授信额度、加强贷后管理等措施；对于高风险的市场，可以采取调整投资策略、分散投资等措施。
6. 风险报告与决策支持：最后，将风险管理的结果以报告的形式呈现给决策者，以便他们了解风险状况，做出相应的决策。同时，风险管理的过程也可以为其他业务提供决策支持，如信贷审批、投资决策等。
总之，大数据智能风控风险管理是一个复杂的过程，需要跨学科的知识和技术，如统计学、机器学习、数据挖掘、计算机科学等。通过有效的风险管理，可以帮助金融机构和企业降低损失，提高盈利能力。
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