1、采购风险管控的发展第一阶段：由人工处理。靠着人工的经验进行风险的研判，进行事前预测、事中审查、事后审计，慢慢形成一些风险的审查点并积累了少量的数据；第二阶段：上线采购系统。在建设基础流程的同时，往往会将一些风险管控的规则加入到采购系统中，但大多都是借助硬编码、流程规则内置等手段。随着系统的深入使用、规则越加越多、数据量也越来越大，使得原有的硬编码、规则内置等手段已经无法满足需求。第三阶段：大数据、风控模型等技术应用。基于大数据、风控模型等技术的风险管控手段，解决了第二阶段中规则定制灵活性差的问题。风控规则逐步由技术人员维护变成业务人员维护，同时借助外部大数据，弥补采购系统数据纬度的不足，能够从多维度、全方位的感知和预测供应商风险。
2、大数据、风控模型带来新变革大数据、风控模型的应用，将为风险管控工作带来哪些变革呢？一、管控时机的变革之前很多事中的监控和事后的审计都转化为风控模型融入系统，在满足条件时系统就会自动判断风险是否已经发生，风险管控触发点前移，与业务融为一体。二、管控逐步去人工化减少人为的判断和影响，将经验逐步固化到系统中；同时基于外部大数据，更进一步降低系统对人的依赖，向半自动化、自动化系统转变。三、风控系统内涵泛化随着系统建设的深入，系统会实现纵向贯通。除了融汇内部的财务、资产系统等，外部制定标准接口打通供应商系统、外部电商，连接一切可用资源，实现资源的集中和共享。此时系统数据将会极大的丰富，模型的精度、广度都会迈向一个新的台阶。
3、风控系统的建设路径第一步，夯实制度体系、积累管控经验。俗话说巧妇难为无米之炊，如果没有制度与经验，纵使数据再多，风控模型也是无源之水无本之木，空有一个壳子无法发挥作用，所以首先要有好的管理制度与执行，才能保证风控系统的落地。第二步，建设相关的系统、积累业务数据、沉淀风控模型。在有了制度经验与业务系统后，将制度与经验加以利用，逐步沉淀到业务系统中。随着数据逐步积累，也要改进风控模型算法、微调风控模型参数，使得风控模型更加合理和精确。第三步，利用大数据、移动互联网、音视频直播等技术，对风险管控进行创新和升级。如利用大数据对供应商进行多维度、全方位的扫描，随时触发风险警报；利用音视频直播技术对招标、评标过程进行监控，保证流程合规；利用物联网和移动物联网等技术对生产、物流、入库等环节进行监控，提升交付质量。
