大数据智能风控风险管理是利用大数据技术对风险进行识别、评估和控制的过程。它涉及多个方面的内容，包括数据收集、数据清洗、数据分析、模型建立、风险评估、预警系统等。
1. 数据收集：收集与风险相关的各种数据，如交易记录、信用记录、行为数据等。这些数据可能来自不同的来源，如银行、保险公司、电商平台等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除其中的噪声和异常值，提高数据的质量和可用性。
3. 数据分析：通过对清洗后的数据进行分析，找出其中的模式和关联，为后续的风险评估和控制提供依据。
4. 模型建立：根据分析结果，建立相应的风险评估模型，如信用评分模型、欺诈检测模型等。这些模型可以帮助企业预测和评估潜在的风险。
5. 风险评估：使用建立的模型对各种风险因素进行评估，确定其可能带来的影响和损失。
6. 预警系统：根据风险评估的结果，建立预警系统，当风险达到一定阈值时，系统会自动发出预警，提醒相关人员采取措施。
7. 风险控制：在风险发生前，采取相应的措施进行控制，如调整信贷政策、加强客户审查等。
8. 风险监控：持续监控风险的变化，确保风险控制在可接受的范围内。
9. 风险报告：定期生成风险报告，向管理层和相关部门汇报风险情况，以便及时调整策略。
10. 风险管理培训：对员工进行风险管理培训，提高他们的风险管理意识和能力。
通过以上步骤，大数据智能风控风险管理可以有效地识别、评估和控制风险，降低企业的经营风险，保障企业的稳健发展。
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