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•客户以前的互联网行为是否活跃；
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•电商数据、浏览数据、电信运营商等也记录了大量的客户联系方式，均可以用来预测客户是否为欺诈客户。
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申请欺诈模型应用于欺诈监测，排除欺诈客户。金融机构可按欺诈风险的高低采用不同的策略。对于欺诈得分很低，欺诈风险特别高的客户直接拒绝；对于得分较低的客户，可以进行二次审核，通过专业的反欺诈审批人员对客户进行调查，如果发现有欺诈嫌疑则对客户进行拒绝；对于欺诈得分较高的客户，欺诈风险较低，可抽样进行欺诈风险排查。申请欺诈模型通常和规则一起使用，欺诈规则可以增加欺诈监测的精准性，例如金融机构利用积累的欺诈黑名单，拒绝有欺诈嫌疑的客户。
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大数据在申请欺诈模型中的应用
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移动传输技术与大数据的应用，为申请欺诈模型与策略提供了更多的信息。
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以电子申请为例，销售人员通过PAD（平板电脑）为客户提供产品申请服务，不但便利了客户的申请，同时PAD本身就成为一个大数据采集及传输的有力工具。通过PAD，金融机构能够定位出客户的具体申请位置，与其申请信息中填写的地址信息或职业信息进行比对验证；通过PAD，金融机构能够收集客户填写申请的过程行为信息，如填写了多长时间、修改了几次、修改了哪些内容、是否有重复提交的情况等，而这些信息项都有可能成为申请欺诈模型的变量或申请欺诈策略的重要规则。
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另外，大数据增补了欺诈模型和策略的考察范围，使欺诈甄别的视角从客户本身出发，延伸至更广的范围。可将客户的交友圈子、常用联系人信息等，也纳入金融机构欺诈排查的视野。如发现中介机构、同业销售或恶意违约人员的密切关联关系，就有必要触发反欺诈排查的策略规则，对客户的申请信息或申请资质的真实性进行排查。
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互联网信贷风险与大数据：如何开始互联网金融实践 第六节 金融征信服务
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征信是指对企业、事业单位等组织的信用信息和个人的信用信息进行采集、整理、保存和加工，并为信息需求者提供信用报告、信用评分、信用评级等服务。金融征信是社会征信体系的一个重要子领域，主要用来解决信贷市场信息不对称的问题。金融征信体系包含着信用信息的记录、采集和披露机制，以及征信机构、市场安排和监管体制等多个方面。金融征信市场的健康发展，有利于金融机构控制不良资产，促进金融市场的健康发展。
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一、国内征信行业发展历程
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1988年3月，中国人民银行批准成立了第一家信用评级公司——上海远东资信评级有限公司，标志着我国资信评级企业的诞生。1992年，中国第一家从事企业资信调查的民营企业——北京新华信国际信息资讯有限公司成立。此后一批专业信用调查机构相继成立，逐步形成了我国征信行业的雏形。在此阶段，征信机构的调查对象多为企业，个人征信业务尚未形成。
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伴随着中国经济的高速发展，资本市场活跃，银行信贷规模不断扩大，市场对征信的需求不断扩大；伴随着国外资本及国外评级机构进入中国，国内征信行业也快速发展起来，民营征信企业异常活跃。
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经中国人民银行批准，上海市开始进行个人征信试点，1999年上海资信有限公司成立，从事个人征信与企业征信服务。同年年底，银行信贷登记咨询系统开始上线运行。2002年，银行信贷登记咨询系统建成地、省、总行三级数据库，实现了全国联网查询。同年，鹏元资信评估有限公司自主开发的深圳市个人信用征信及评级系统试运行，开始向各商业银行提供个人信用报告查询服务，上海、深圳等区域性征信试点的成功对我国征信行业的发展起到重要作用。
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2003年，国务院赋予了人民银行“管理信贷征信业，推动建立社会信用体系”的管理职责，批准设立了征信管理局，负责信贷征信管理工作。2004年人民银行建立个人信用基础数据库并开始试运行，2005年银行信贷登记咨询系统升级为全国统一的企业信用信息基础数据库。个人信用基础数据库和企业信用信息基础数据库的建立是我国征信体系最重要的里程碑，对于金融行业的风险管理与信贷决策产生了重要影响。
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2012年12月国务院第228次常务会议通过了历时10年的《征信业管理条例》，该条例自2013年3月开始正式实施。中国征信业步入了有法可依的发展新阶段。
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二、国内外征信环境比较
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1．法律基础
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