海关风险管理是海关监管的重要手段之一，而风险布控工作是风险管理的重要环节，风险布控的效率高低直接决定了海关监管资源是否合理分配;大数据分析是近年来兴起的一项新技术，在科技领域引起了一场技术变革，也改变了许多人的思维习惯。当海关风险布控结合了大数据分析，用计算机来取代大部分人工计算，那海关风险管理工作将再上一个台阶。本文主要借鉴了国内外学者关于大数据技术应用和海关风险管理方面的最新研究成果，结合海关风险布控工作发展现状及面临的短板和困境，分析了风险布控在实践过程中面临的数据源利用率不高、业务模式日新月异、违法手段变化多端、监管资源配置不足等瓶颈问题，研究通过大数据技术途径规划整合海关监管数据，优化风险布控指令的设置，提高风险布控精确度，实施企业风险度评价，通过前沿信息技术手段提高监管资源的使用效能，解决风险布控效率边际递减问题，使其更具科学性，并形成可自我学习和改进的生态系统，服务于海关监管“双随机”改革。本文运用了文献分析、定量分析、案例分析等分析方法，力争在理论上、方法上和实际应用中都有所创新。通过研究大数据技术对离散数据的整合处理，实现将各直属海关各自获取的通关信息统一到海关总署上来，形成由上而下三层筛选的风险布控指令设置机制，完成由局部向全局的转化。通过研究技术变革，引入了实时的动态通关数据，使风险布控指令能随着货物在通关过程中的不同环节产生变化，完成由静态向动态的转化。　　本文还选取了实际工作中应用大数据技术查获高风险货物的三个典型案例加以阐述，并针对大数据应用与海关风险布控工作的结合可行性给出了相关建议，希望能够通过探索大数据技术与海关风险布控工作的融合，来促进海关风险管理领域信息化应用的前行。