运用大数据、人工智能技术，对用户进行风险控制和风险提示，包括反欺诈、身份核验、贷前审核、贷中监控及贷后催收。金融行业，需要对非法集资、洗钱、资金盗刷等风险进行防控；借贷板块，需要进行贷前进行反欺诈及用户风险识别、授信风险评估、贷中风险评估及贷后风险预警；电商行业，需要在用户注册环节进行防薅羊毛、对已注册充值用户需要防止其资金被盗刷、账户被盗及发生交易后对经常拒付的情况需要识别；保险行业，需要对投保人身份进行核实，防止有不良行为投保用户过审发生骗保。

数据是一种宝贵的资源。利用新技术新方法挖掘现有数据的价值，找到数据间的关联关系，提高基础数据的利用率，并预测未来趋势及行为，是国内面临的迫切问题。一批新兴的数据处理、挖掘与分析技术不断涌现，如沃达德大数据平台、数据仓库、分布式数据库、数据挖掘平台、大数据可视化，使分析处理海量数据变得更加容易、更加便捷。

Hadoop是一个成熟的大数据处理框架，允许在集群中使用简单的编程模型对大规模数据集进行分布式计算。它被设计为可以从单一服务服务器扩展到数以千计的本地计算和存储节点，并且Hadoop会在应用层面监测和处理错误，而不依靠硬件的高可用性，所以Hadoop能够在一个每个节点都有可能出错的集群之上提供一个高可用服务。

Hadoop具有如下几个特点：（1）Hadoop是一个框架。Hadoop是由一系列的软件库组成的框架。这些软件库也可称作功能模块，它们各自负责Hadoop的一部分功能，其中主要的是Common、HDFS和YARN。HDFS负责数据的存储，YARN负责统一资源调度和管理，Common提供远程过程调用RPC、序列化机制等。

（2）Hadoop适合处理大规模数据。Hadoop海量数据的处理能力十分可观，并且能够实现分布式存储和分布式计算，在统一的资源管理和调度平台，扩展能够十分优秀。

（3）Hadoop被部署在一个集群上。集群是一组通过网络互联的计算机。集群里每一台计算机称作一个节点。Hadoop被部署在集群之上，对外提供服务。当节点数量多的时候，故障将成为一种常态而不是异常现象。数据的灾备以及应用的容错，对于用户是透明的。用户得到的是一个提供高可用服务的集群。

基于沃达德大数据平台，通过对海量数据采集、处理、存储、分析和数据挖掘，根据数据的特性，采用合适的可视化方式，将数据直观地展现出来，以帮助人们认识数据、理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，预测未来发展趋势，进行智能化决策分析，使得数据资产成为核心竞争力。