大数据风控是指通过收集、分析大量数据，对风险进行识别、评估和控制的过程。在这个过程中，涉及的数据类型和内容非常广泛，主要包括以下几个方面：
1. 用户基本信息：包括用户的姓名、性别、年龄、职业、教育背景、家庭住址、联系方式等。这些信息可以帮助我们了解用户的基本特征，从而判断其信用状况。
2. 交易记录：包括用户的交易金额、交易频率、交易时间、交易对象等信息。这些信息可以帮助我们了解用户的消费习惯和经济实力。
3. 行为数据：包括用户的登录次数、登录地点、设备信息、IP地址、地理位置、兴趣爱好、社交关系等。这些信息可以帮助我们了解用户的行为模式和社交圈子。
4. 信用历史：包括用户的还款记录、逾期记录、违约记录等。这些信息可以帮助我们评估用户的信用状况和风险水平。
5. 账户信息：包括用户的银行账户、信用卡账户、贷款账户等。这些信息可以帮助我们了解用户的财务状况和资金流动性。
6. 宏观经济数据：包括国家的经济发展水平、通货膨胀率、利率水平、货币政策等。这些数据可以帮助我们判断宏观经济环境对用户信用状况的影响。
7. 行业数据：包括行业的发展趋势、竞争格局、政策法规等。这些数据可以帮助我们了解行业特点和风险因素。
8. 第三方数据：包括征信机构、金融机构、电商平台等提供的相关信息。这些数据可以帮助我们获取更全面的信息，提高风控的准确性。
在大数据风控中，对数据的处理和分析要求非常高，需要具备以下能力：
1. 数据采集能力：能够从各种渠道（如网站、APP、数据库等）采集到大量的原始数据。
2. 数据处理能力：能够对原始数据进行清洗、整合、转换等操作，使其满足后续分析的需求。
3. 数据分析能力：能够运用统计学、机器学习等方法对数据进行分析，挖掘出有价值的信息。
4. 模型构建能力：能够根据分析结果构建合适的风险评估模型，实现对风险的量化和预测。
5. 系统集成能力：能够将不同来源、不同类型的数据进行整合，形成一个完整的风控体系。
6. 安全保密能力：能够确保数据采集、处理和分析过程中的数据安全和隐私保护。
7. 持续优化能力：能够根据业务发展和市场变化，不断优化风控模型，提高风控效果。
