应用大数据风控的数据来源有哪些呢

大数据风控是指通过收集、分析大量数据来评估和控制风险的一种方法。在大数据风控中，数据来源是至关重要的，因为只有准确、全面的数据才能为风控提供可靠的依据。以下是一些常见的数据来源：

1. 客户数据：这是大数据风控中最为核心的数据来源。包括客户的基本信息（如姓名、性别、年龄、职业等）、消费记录（如购物、支付、贷款等）、信用记录（如信用卡还款、贷款还款等）以及社交媒体数据（如微博、微信、Facebook等）。通过对这些数据的分析，可以了解客户的消费习惯、信用状况、社交行为等信息，从而评估其潜在风险。

2. 交易数据：包括客户与金融机构的交易记录（如存款、取款、转账等）、电商平台的交易数据（如淘宝、京东等）、P2P借贷平台的交易数据等。通过对这些数据的分析，可以了解客户的资金流动情况、交易频率等信息，从而评估其财务健康状况。

3. 网络行为数据：包括客户在互联网上的行为数据（如搜索历史、浏览记录、点击广告等），以及社交媒体上的互动数据（如点赞、评论、分享等）。通过对这些数据的分析，可以了解客户的兴趣爱好、社交圈子等信息，从而评估其人际关系和社交网络的风险。

4. 外部数据：包括宏观经济数据（如GDP、CPI、失业率等）、行业数据（如行业增长率、市场份额等）、竞争对手数据（如市场份额、产品价格等）等。通过对这些数据的分析，可以了解市场环境、行业趋势等信息，从而评估客户所在行业的竞争力和风险。

5. 物联网数据：随着物联网技术的发展，越来越多的设备开始联网并产生数据。这些数据包括设备的使用情况（如使用频率、故障率等）、设备的状态（如电池电量、温度等）以及设备的地理位置信息（如GPS坐标、基站位置等）。通过对这些数据的分析，可以了解设备的运行状况和潜在风险。

6. 第三方数据：包括征信机构、保险公司、银行等金融机构提供的信用报告、保险理赔记录、贷款审批记录等。这些数据可以帮助企业了解客户的信用状况、保险需求等信息，从而评估其信用风险。

7. 法律和政策数据：包括法律法规、政策文件、新闻媒体报道等。通过对这些数据的分析，可以了解国家对特定行业或领域的监管政策、法律法规的变化等信息，从而评估行业风险。

8. 合作伙伴数据：包括供应链上下游企业的经营状况、财务状况、信用状况等。通过对这些数据的分析，可以了解合作伙伴的经营风险和信用风险，从而降低自身的风险暴露。

9. 舆情数据：包括社交媒体上的用户评论、新闻报道、论坛讨论等。通过对这些数据的分析，可以了解公众对某个事件或产品的关注度、舆论倾向等信息，从而评估舆情风险。

10. 其他数据：包括政府公开数据、公共安全数据（如交通违章记录、犯罪记录等）、环保数据（如空气质量指数、水污染指数等）等。通过对这些数据的分析，可以了解社会环境和自然环境对企业的影响，从而评估环境风险。

总之，大数据风控需要从多个维度收集和分析数据，以确保能够全面地评估客户的风险状况。同时，还需要不断更新和完善数据来源，以适应市场环境和客户需求的变化。