互金当中可以参考判断用户的纬度

验证申请人身份：

姓名、身份证号码：通过国政通来验证

姓名、银行卡号：通过银行验证

手机号、姓名、身份证号码、家庭住址：通过运营商数据验证

如果是高风险的用户，可能需要进一步人脸验证，即调用实时的照片或者视频和国政通、公安局的接口进行验证。

其他附加验证方式是展示刷卡记录、学历证书、身份认证

利用物理地址进行交叉验证：

申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址，居住地址，工作单位，单位电话，单位名称等。判断依据：电话、地址、单位之间的多维匹配关系，；来找到哪些是虚假地址，那些可能是批量的代办机构

用户的申请行为

用户在各个环节的耗时，如果少于普通用户很多，证明用户可能已经准备好资料。

用户的申请时间，比如说晚上申请的用户，欺诈风险高于白天申请的。

黑灰名单

黑名单历史信贷公司的积累。来源可能是民间借贷、P2P、信用卡公司

灰名单：逾期小于3个月的用户，用户往往是多头借贷

移动设备收集更多的数据

位置信息来确认设备地址和提交地址是否一致

是否为模拟器，或者设备地域出现聚集现象。

本地安装的app的种类辅助判断，比如本地只安装了贷款应用，没有生活应用

欺诈用户SIM卡和手机的绑定时间不久，利用频次可以判断。

手机操作系统的版本，也可以作为判断纬度。较老的风险往往较高。

消费记录

借款人的收入来源：工资收入、投资收入、咨询收入、父母、伴侣

常用的消费记录：银行卡消费、电商购物、机票消费等

互联网消费记录：旅游、加油、可能需要用户授权去获取用户的购物记录。

社会关系

通过常联系电话的用户进行样本评估，来电/去电来进行评估，判断申请人风险

申请人的社会属性和行为

有稳定的伴侣、子女关系的申请人违约率较低，随着年龄的增加，借款人的风险是先降低后增加的，高龄申请者和低龄申请者都有较大的风险

贷款目的是教育和家庭性消费的，违约率较低

有公共事业费用支出和物业费稳定性支出的，违约率较低、有大宗消费贷款的人，违约率较低（房贷、汽车贷款）

更换手机号的频率同样对还款有影响。

使用社交平台的时间在正常用户低频的时间上的用户，风险程度较高；更换城市较为频繁的用户，违约概率较高。

依赖司法信息评估

有过黄赌毒信息的用户为高风险用户，一旦标记高风险。

利用移动位置信息，看用户是否经常出没于高风险地区。（依赖于高风险地区的标记）