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我们都知道大数据风控都是利用多维度数据来识别借款人风险。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。
壹技结合了自身风控经验整理了出了大数据风控的四大审核维度，一起来看看吧。
1、利用消费记录来进行评分
常用的消费记录由消费、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。
2、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。
3、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。
4、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，其贷款违约率低于次贷款的人。
壹技提醒大家：大数据风控在互联网金融领域应用越来越广泛，其技术和功能也在不断完善中，作为一家专业的大数据风控决策平台，壹诺信用将为客户提供更多查询维度和便捷的信贷工具，实现全周期护航!
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