這是我司構(gòu)建風險評估模型的第步會在不同的節(jié)點上收集盡可能多的數(shù)據(jù)，包括但不限于客戶的個人信息、交易記錄、信用評分等。

收集到的原始數(shù)據(jù)不能直接用于建模，經(jīng)過清洗、篩選、整合等系列的預(yù)處理步驟。在這個過程中會充分利用我司的大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能算法。

根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)使用機器學習算法來訓練風險評估模型會嘗試多種不同的算法，通過比較它們的表現(xiàn)來選擇最合適的模型。

訓練好的模型經(jīng)過嚴格的驗證才能投入使用會使用部分未參與訓練的數(shù)據(jù)來進行驗證，根據(jù)驗證結(jié)果對模型進行優(yōu)化。

風險評估使用已經(jīng)驗證優(yōu)化的風險評估模型來對新的客戶或交易進行風險評估。

對于餐飲行業(yè)來說，由于其特殊的業(yè)務(wù)模式和風險特性在建立風險評估模型時可能會更加關(guān)注交易頻率、訂單金額、支付方式等因素。而對地產(chǎn)行業(yè)（如宏圖地產(chǎn)）來說可能更關(guān)注項目的規(guī)模、位置、銷售情況等因素。

數(shù)據(jù)挖掘是我司整個過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)從大量的數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息，以幫助我司更好地理解風險因素建立更準確的評估模型注意保護用戶隱私，確保數(shù)據(jù)安全。