小白短视频现在的大数据风控大多都是利用多维度数据来识别借款人风险。
同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。壹诺信用结合自身的大数据智能风控风控经验整理了大数据风控的5个特点。
第一：分析客户线上申请行为来识别欺诈风控可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为，计算客户阅读条款的时间，填写信息的时间，申请贷款的时间等。
此外，用户申请的时间也很关键，一般晚上11点以后申请贷款的申请人，欺诈比例和违约比例较高。
第二：利用黑名单和灰名单识别风险黑名单和灰名单是很好的风控方式，但是各个征信公司所拥有的名单仅仅是市场总量的一部分，很多互联网金融公司不得不接入多个风控公司，来获得更多的黑名单来提高查得率。
如支付清算协会风险共享系统、中国电子商务协会反欺诈系统等都是黑名单数据库。
第三：利用消费记录来进行评分常用的消费记录由银行卡消费、电商购物、公共事业费记录、大宗商品消费等。
还可以参考航空记录、手机话费、特殊会员消费等方式。
第四：参考借款人社会属性和行为来评估信用参考过去互联网金融风控的经验发现，拥有伴侣和子女的借款人，其贷款违约率较低;年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高;贷款用于家庭消费和教育的贷款人，其贷款违约率低;贷款次数多的人，其贷款违约率低于第一次贷款的人。
第五：验证借款人身份验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。作为大数据在金融科技领域的最佳实践者，壹诺信用专注于大数据风控、信贷管理、信用信息查询等一站式服务模式，并实现了数据在消费金融领域的全流程应用，通过大数据与科技力量，有效控制风险，确保每一步操作都安全无忧，最终推动互联网金融向更加便捷、高效的领域发展!
