数据挖掘在金融科技风控中的‘盲点’是什么？

在金融科技风控领域，数据挖掘作为核心工具之一，其重要性不言而喻，在应用过程中，仍存在一些“盲点”，可能影响风控效果和准确性。

数据质量是数据挖掘的基石，如果数据存在缺失、错误或不一致，那么基于这些数据得出的结论将失去可靠性，在数据挖掘前，必须进行严格的数据清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。

模型选择和调参也是关键环节，不同的风控场景需要不同的模型来应对，而模型的选择和调参过程往往需要专业知识和经验，如果模型选择不当或调参不合理，可能导致过拟合、欠拟合等问题，进而影响风控效果。

数据挖掘的“黑箱”特性也值得关注，虽然数据挖掘能够发现数据中的模式和规律，但其解释性和可解释性相对较弱，这可能导致风控决策的透明度不足，难以被监管机构和客户所接受。

数据挖掘在金融科技风控中虽功不可没，但仍需关注其“盲点”，包括数据质量、模型选择与调参、以及模型解释性等问题，只有不断优化和完善这些环节，才能更好地发挥数据挖掘在金融科技风控中的作用。