金融银行从线下走到线上，在便民的同时也存在着很多风险，在传统的信用风险中，欺诈是一个主要的危险因素。在一些P2P网络借贷公司，由于恶意欺诈产生的损失占整体坏账的60%。除此之外，在业务欺诈方面，利用黑产获取利益，也使他们流失了一批忠实客户。

　　对于坏账这个问题，往往是由于风控工作没有做好造成的，那么建立多维度数据支撑的风控模型变成了解决这个问题最好的“武器”，然而今天所要谈的就是在这个模型中不可缺少的一环：IP地址核验，这其中也包含地理位置与真人度核验两方面。

　　利用IP数据云，银行和金融平台，将获取到的用户的IP地址进行位置核验，由于I P数据云高精准定位结果范围最精准可至街道的级别，银行或P2P网络借贷平台便可以放心地查看该IP的地理位置与该用户在平台上所提供的家庭住址或者公司地址等信息是否相符。

　　然后就是真人度的核验，IP应用场景技术也是在此时发挥作用。IP应用场景是将IP地址划分为17种不同的场景，包括住宅用户、企业专线、学校单位、数据中心等。如果发现某用户所使用的IP地址为数据中心，那么就有理由怀疑它是非真人在使用，这也是判断某用户是否存在欺诈风险的有利依据。

　　这两项技术，在金融业务反欺诈方面同样适用，这样的案例也不在少数。某金融公司推出了一项面向一线城市用户的优惠活动，他们便通过使用IP数据云和IP应用场景这两项技术，根据用户IP所在地理位置与用户提交的位置信息进行统一性核验，同时结合IP应用场景核验用户真人度。通过综合分析来访用户的风险程度，减少黑色产业利用机器流量套利，从而降低自己的损失。

　　精确客户IP地址的位置与真人度核验工作，才能使风控模型更加完善，走好金融反欺诈的“第一步”，从源头遏制，更好的维护企业的利益。

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