所以，大宗商品的交易风险无处不在，如：资金、运输、价格、信用、平台等，它必须有完整的供应链才能保证交易的完成和盈利。传统的风控手段捉襟见肘已是业内人士的共识，不仅在于其难以应对高效、快捷的市场经济挑战，更在于思维与方法论的陈旧；为此，大数据将有可能成为行业全新的风控思路和技术手段。例如，华夏商品交易所老总卷款潜逃，引发震动和很多贵金属市场采用分散式柜台交易，交易场所不与客户建立关系，客户与会员交易，实际上它是做市商。而且贵金属市场连自己的价格都没有，参考境外，加减点差，这样一来这些市场炒作的是符号，和一个赌博平台有什么区别。

所以，基于大数据的大宗商品交易风控解决方案，是依托在中国大宗商品交易和上下游企业需求、物流等海量数据的基础上，通过精心梳理全方位数据维度，以各个风险为支点，进行数据相关性包围，以大数据的视角重新审视风险的精义，通过数据模型自动性拱卫风控点，及时预警，提前指导。
比如：以煤炭为例，煤炭生产/供应企业地理数据+库存数据+区域/煤种价格数据——解决购买风险，煤炭各项质量指标数据——解决煤炭质量风险，下游耗煤企业及其详细需求（比如锅炉型号等）+各区域煤炭调入调出及参与贸易主体——解决销售风险，工商、银行、税务数据——解决信用风险，财务数据、资金出借方数据、交易对手现金流——解决资金风险，运输工具动态跟踪数据+运输成本相关核算数据+运输主体资信数据——解决运输风险，等等。
相信这一风控理念在未来的不久，就能够实现它的威力。