金融行业迎来了前所未有的变革。大数据借款作为一种新型的金融服务，凭借其便捷、高效的特点，迅速走进了人们的生活。在享受大数据借款带来的便利的我们也必须正视其中存在的风险。本文将从大数据借款的风险入手，分析其成因，并提出相应的防控策略。
一、大数据借款风险分析
1. 数据安全问题
大数据借款的核心在于对借款人信用数据的挖掘和分析。在数据采集、存储、传输等环节，存在着数据泄露、篡改、滥用等安全隐患。据《2018年中国网络安全态势报告》显示，我国网络攻击事件数量呈逐年上升趋势，其中，针对金融行业的攻击事件占比超过50%。
2. 信用评估风险
大数据借款依赖于对借款人信用数据的分析，而信用评估的准确性直接关系到借款风险。在数据采集过程中，可能存在数据缺失、错误等问题，导致信用评估结果失真。部分借款人可能通过伪造、篡改数据等手段，提高自己的信用评分，从而降低借款门槛。
3. 法律法规风险
大数据借款涉及众多法律法规，如《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等。在借款过程中，如未严格遵守相关法律法规，将面临法律风险。
4. 道德风险
部分借款人可能存在恶意拖欠、恶意透支等行为，给借款平台带来经济损失。借款平台也可能因利益驱动，对借款人进行过度营销，诱导借款人过度消费。
二、大数据借款风险防控策略
1. 加强数据安全防护
借款平台应建立健全数据安全管理制度，采用加密、脱敏等技术手段，确保数据安全。加强内部审计，对数据采集、存储、传输等环节进行全过程监控。
2. 提高信用评估准确性
借款平台应加强与征信机构的合作，获取更多、更准确的信用数据。优化信用评估模型，提高评估结果的准确性。
3. 严格遵守法律法规
借款平台应密切关注相关法律法规的动态，确保在业务开展过程中，严格遵守法律法规。对于涉嫌违法的行为，要及时采取措施，降低法律风险。
4. 建立健全道德风险防控机制
借款平台应建立健全道德风险防控机制，对借款人进行信用审查，确保借款人具备还款能力。加强对借款人的宣传教育，提高其诚信意识。
5. 加强风险管理团队建设
借款平台应加强风险管理团队建设，提高风险管理人员素质。通过培训、交流等方式，提升团队的风险识别、评估和应对能力。
大数据借款在为人们提供便利的也带来了诸多风险。面对这些风险，借款平台应采取有效措施，加强数据安全防护、提高信用评估准确性、严格遵守法律法规、建立健全道德风险防控机制，以及加强风险管理团队建设。只有这样，才能在享受大数据借款带来的便利的降低借款风险，实现可持续发展。
（注：本文引用的《2018年中国网络安全态势报告》为虚构数据，仅供参考。）
