在金融科技领域，风控系统如同一个精密的“簸箕”，旨在筛选出异常交易和潜在风险，当这个“簸箕”的筛选标准过于宽泛或不合理时，就可能将大量正常交易误判为风险交易，形成所谓的“数据簸箕”效应。
具体而言，“数据簸箕”效应指的是风控系统因过度敏感而误伤正常交易，导致客户流失、业务受阻等问题，这就像农民使用簸箕筛选谷物时，若力度过大，会将好谷也一并扬走。
为避免“数据簸箕”效应，金融科技企业需在风控策略上做到精细化管理，这包括：1) 合理设置风险阈值，避免一刀切；2) 运用机器学习等技术提高风控模型的准确性和灵活性；3) 定期复审风控策略，确保其与业务发展相匹配，金融科技风控系统才能既有效防范风险，又保护好客户的正常交易，实现“精准簸谷”。
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