AB Data

该平台在用户申请信贷时引入手机号关联数据作为重要风险因子。在风控模型中，手机号的注册年限、在网时长、是否频繁更换设备、是否为运营商黑名单号段等被纳入信用评分逻辑。同时通过第三方运营商数据接口获取通话详单和联系人画像，从社交关系密度评估用户是否存在“空壳用户”“关系孤岛”等特征。上线后，该模型帮助平台将首贷坏账率降低了18%，并有效识别了大量欺诈性注册行为。

案例二：银行反欺诈系统中的手机号画像识别
某国有银行在对公账户开户及对私贷款流程中引入 波兰电话行销资料库 手机号“黑灰产标签库”。通过历史欺诈手机号数据训练模型，对疑似高风险手机号进行实时拦截。例如，使用云呼号段、大量同时注册多个金融平台、与黑产密集联系的手机号一旦被识别，系统会自动上报并限制其业务通道。该系统上线6个月内识别可疑注册行为超过14万起，大幅降低了欺诈损失。

七、技术实现细节
手机号数据应用并非简单数据对接，背后涉及多种技术手段的融合：

多源数据融合：手机号信息需与设备数据、IP地址、行为日志、运营商数据等多维数据整合，才能形成有效的风险标签。

图谱技术：通过手机号与其他标识符（如身份证号、设备ID、社交账号）的联系，构建“风险关系图谱”，找出隐藏在正常用户中的欺诈集群。

实时风控引擎：对手机号行为进行实时监测，例如注册行为、登录频率、地理位置变更、短时间高频申请行为等，以触发风控规则或人工审核。

NLP与智能标签识别：从通话记录或短信内容中提取关键词，例如与“贷款中介”“催收”等高风险关键词高频关联的手机号，进行预警。