互联网金融风控是保障互联网金融行业安全和稳定发展的重要环节。以下是一般情况下实施互联网金融风控的基本步骤：

1. 数据收集与整理：收集和整理与金融风控相关的各类数据，包括用户信息、交易记录、行为数据等。这些数据可以来自于内部系统、外部数据提供商和其他数据源。

2. 数据清洗与预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、填补缺失值、纠正错误数据等，以确保数据质量。

3. 特征工程：根据所需的风险评估模型和算法，从预处理后的数据中提取有意义的特征。这些特征可以是用户的个人信息、交易行为、信用评级等。

4. 建立风险模型：使用机器学习、统计学或其他相关方法，基于提取的特征建立风险评估模型。常用的风险模型包括信用评分模型、反欺诈模型、违约概率模型等。

5. 风险评估与筛选：通过将用户数据输入风险模型，计算得出用户的风险评估结果。根据预设的风险阈值，对用户进行筛选和分类，确定其是否具备参与金融服务的资格。

6. 监测与预警：建立实时监测系统，对金融交易和用户行为进行实时监控。通过设置合适的规则和算法，及时发现异常交易、异常行为等风险信号，并发送预警通知。

7. 风险应对与控制：根据预警通知对风险进行应对和控制。采取相应的措施，如暂停交易、限制提现、调整信用额度等，以减轻潜在风险。

8. 客户身份验证：采用多种手段对客户身份进行验证，例如通过手机号码验证、银行卡验证、人脸识别等，以防止身份冒用和欺诈行为。

9. 合规与监管：严格遵守法律法规和监管要求，确保互联网金融业务的合规性。与监管机构保持密切合作，提供必要的数据和报告，配合监管工作。

10. 持续改进：根据实际情况和风险变化，不断优化和改进风控策略和模型。通过对历史数据的分析和模型的再训练，提高风控效果和准确性。

总体而言，互联网金融风控需要建立完善的数据收集和分析体系，结合有效的风险评估模型和监测系统，以及合规和监管的配合，来实现对互联网金融业务的风险管理和控制。