应用大数据风控的数据来源是

大数据风控是金融行业和互联网企业中常用的一种风险管理方法，它通过收集、分析和处理大量数据来评估客户的风险水平，从而制定相应的风险控制策略。在应用大数据风控时，数据来源主要包括以下几个方面：

1. 客户数据：这是大数据风控的核心数据来源。包括客户的基本信息（如年龄、性别、职业、教育背景等）、消费行为（如购物习惯、支付方式、交易频率等）、信用记录（如信用卡使用情况、贷款还款记录等）以及社交网络数据（如好友关系、兴趣爱好等）。通过对这些数据的分析和挖掘，可以了解客户的消费习惯、信用状况和社交网络关系，从而评估其可能面临的风险。

2. 交易数据：这是大数据风控的另一个重要数据来源。包括客户的交易记录（如购买商品、服务、投资产品等）、交易金额、交易频率、交易时间等。通过对这些数据的分析和挖掘，可以发现客户的消费模式、资金流动规律和潜在风险点。

3. 第三方数据：除了自有数据外，还可以利用第三方数据进行风险评估。这包括公开的征信报告、社交媒体数据、公共信息等。通过与第三方机构合作，可以获得更全面、更准确的客户信息，提高风控的准确性。

4. 实时数据：随着互联网技术的发展，越来越多的企业开始采用实时数据进行风控。这包括用户的在线行为数据（如浏览记录、搜索关键词等）、设备信息（如IP地址、操作系统等）、地理位置信息等。通过对这些实时数据的分析和挖掘，可以及时发现异常行为，防范潜在的风险。

5. 人工智能技术：大数据风控离不开人工智能技术的支持。通过机器学习、自然语言处理、图像识别等技术，可以从大量的非结构化数据中提取有价值的信息，提高风控的准确性和效率。

总之，应用大数据风控的数据来源非常广泛，涵盖了客户数据、交易数据、第三方数据、实时数据以及人工智能技术等多个方面。通过对这些数据的深入挖掘和分析，可以有效地评估客户的风险水平，为金融机构和互联网公司提供有力的风险控制支持。