教你简单反诈欺小妙招，信用评估更轻松

随着互联网技术的不断发展，互联网金融产品正处在你方唱罢我登台，好不热闹，但是现在所有的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、供应链金融都需要数据来识别欺诈用户及评估用户信用水平。
保障交易安全，降低诈行为的重要性将日渐突显，市场对于风险管控和信用评估服务等业务有着强劲的需求，打击欺诈行为，保障交易安全是金融业务的基础。因此现在反欺诈成为很多平台风控的主要目的。
反欺诈是风控中非常重要的一道环节。基于大数据的反欺诈的难点在于如何把不同来源的数据整合在一起，并构建反欺诈引擎。
教你简单反诈欺小妙招，信用评估更轻松
互联网金融的大数据风控并不是对传统风控的颠覆，而是对传统风控的丰富。通过大数据的分析结果，将欺诈者的画像以及行为分析展现给金融平台。从而有效地识别出欺诈案件，比如身份造假，团体欺诈，×××包装等。
作为平台放贷中连贯始终的一样内容，手机号能够真实反应出很多内容，因此很多平台需要多次验证手机号。
个人的信用记录是申请贷款时非常重要的一项参考因素，负面信息和不良信用记录都需要纳入考虑的范围之内。负面记录能直接反应贷款人的信用情况，也是大数据风控中必备的数据之一。
通过手机号验证，首先可以确定手机号是否是常用手机号码，同时通过风控数据中的反欺诈报告b和反欺诈报告c来简单验证手机号是否存在黑名单、网贷黑名单中。
如果平台有更多关于用户的信息，可以通过用户的姓名、×××号码、手机号码这三样信息，来查看用户是否有逾期类、失信类相关信息。
了解这类的信息，有助于平台更好的分析用户潜在的风险问题，判断借款人的身份，还可以评估其还款能力。
在风控数据公众号内部，通过反诈欺A 、B、G接口，可以简单的了解用户是否存在潜在的问题。

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