金融风控需要多维度数据来构建全面的风险评估体系，主要分为以下几类：
个人信息
包括年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷记录、房产、汽车等传统信用维度。
征信数据
依赖央行征信、百行征信等机构提供的信用报告，记录信贷历史、还款情况等。
金融交易记录
涵盖股票、债券、货币等金融产品的买卖记录，分析投资行为和风险偏好。
消费与经营数据
包括消费习惯、账户流水、缴款频率、金额等，用于评估还款能力和意愿。
社交网络数据
通过分析社交关系，识别与欺诈团伙的关联或异常行为模式。
宏观经济指标
如GDP、通货膨胀率、利率等，用于预测市场走势和评估整体风险。
行业与政策数据
行业动态、政策变化对金融业务的影响分析。
舆情与新闻数据
社交媒体情绪、新闻报道等非传统数据，辅助判断市场波动和潜在风险。
风险评分模型数据
通过统计和数学模型计算得出的信用评分、违约概率等。
合规性审查数据
包括法律法规遵循情况、内部政策执行记录等。
第三方平台数据
如征信查询结果、第三方风控评分等。
财务数据
资产负债表、利润表、现金流量表分析，评估偿债能力。
供应链信息
上下游交易企业情况、发票信息等，判断经营稳定性。
税务与法律数据
税务记录、司法涉诉或行政处罚信息，揭示潜在风险。
金融风控数据体系需覆盖信用、交易、行为、外部等多维度，通过数据整合与智能分析，实现风险识别、评估与监控的动态管理。随着技术发展，数据来源将更加丰富，风控模型也将持续优化。
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