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常用的互聯網金融大數據風控方式有這五種！
在互聯網金融迅猛發展的背景下，風險控制問題已然成為行業焦點，你知道常用的互聯網金融大數據風控方式有哪些么？下面為大家介紹一下！
1.驗證借款人身份
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業可以借助國政通的數據，如果借款人是欺詐用戶，這五個信息都可以買到。這個時候就需要進行人臉識別。
2.分析提交的信息來識別欺詐
若是欺詐用戶，其填寫的信息往往出現異常就可以識別。通過分析一些重復信息或者虛假信息之間的邏輯關系識別欺詐。
3.分析客戶線上申請行為來識別欺詐
企業可以借助于SDK或JS來采集申請人在各個環節的行為。若客戶申請時間大大小于正常客戶申請時間，例如填寫地址信息小于2秒，閱讀條款少于3秒鐘，申請貸款低于20秒等，或者晚上11點以后才申請貸款，欺詐比例和違約比例就比較高。
這些異常申請行為可能揭示申請人具有欺詐傾向，企業可以結合其他的信息來判斷客戶是否為欺詐用戶。
4.利用黑名單和灰名單識別風險
互聯網金融公司面臨的主要風險為惡意欺詐，大部分的信貸損失來源于申請人的惡意欺詐。
黑名單是違約用戶，其中很大一部分不再有借貸行為，參考價值有限。灰名單是逾期但是還沒有達到違約的客戶（逾期少于3個月的客戶），灰名單也還意味著多頭借貸，申請人在多個貸款平臺進行借貸。總借款數目遠遠超過其還款能力。
黑名單和灰名單是很好的風控方式。互聯網金融公司通過接入多個風控公司，來獲得更多的黑名單來提高查得率。當然目前很多互聯網金融公司無意愿貢獻自身平臺的黑名單，有避名譽損害之嫌。
5.利用消費記錄來進行評分
大數據風控可以評估貸款人的還款能力，通過提取消費數據來證明其還款能力。
互聯網金融通過互聯網技術工具將電商銀行卡消費、電商購物、大宗商品、奢侈品消費、會費、旅行消費等記錄數據抓取作為客戶信用評分的重要參考依據。
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