大数据风控系统具有以下几个特点：

1. 数据量大：大数据风控系统需要处理的数据量非常大，包括用户行为数据、交易数据、社交网络数据等多种类型的数据。这些数据需要经过清洗、整合和标准化处理，以便后续的分析和挖掘。
2. 实时性强：大数据风控系统需要实时或近实时地监控和分析数据，以便及时发现潜在的风险因素。因此，系统需要具备高效的数据处理能力和快速的响应速度。
3. 智能化程度高：大数据风控系统利用机器学习、深度学习等算法模型，对风险进行自动识别和预测。这些算法模型可以根据历史数据和实时数据，不断学习和优化，提高风险识别的准确性和效率。
4. 多维度分析：大数据风控系统可以从多个角度对风险进行分析和评估，包括用户行为、交易模式、社交网络等多个维度。这种多维度分析可以更全面地了解风险因素，提高风险管理的效果。

大数据风控系统的应用场景非常广泛，包括金融、电商、社交等多个领域。在金融领域，大数据风控系统可以帮助银行、保险、证券等金融机构实现信贷审批、反欺诈、风险管理等方面的应用；在电商领域，大数据风控系统可以帮助电商平台识别恶意刷单、虚假交易等风险行为；在社交领域，大数据风控系统可以帮助社交平台识别恶意用户、垃圾信息等风险内容。

总之，大数据风控系统是一种重要的风险管理工具，它可以帮助企业和机构实现风险的预防、监控和应对，提高业务的安全性和稳定性。