随着金融行业的快速发展,风险预测成为银行、保险和证券等机构面临的重要挑战。传统的风险预测方法往往依赖于历史数据和财务报表,无法满足当下快速变化的市场需求。大数据技术的兴起为金融风险预测提供了新的思路,利用多源数据采集、机器学习建模和实时分析等手段,金融机构能够更加精准、高效地识别和管理风险。本文围绕大数据在金融风险预测中的应用展开探讨,重点分析数据采集与清洗、模型构建与优化、智能风控决策等方面的实践,并结合实际案例探究其在信贷评估和供应链金融中的作用,以期为金融行业提供有价值的参考。