小赢的反欺诈模型能够基于行为、数据关系网络对欺诈进行有效的防控在高效贯彻“300+”反欺诈规则的基础上，从社交、行为、公检法、黑名单和设备等方面做到精准識别欺诈风险。

多点数据使小赢的反欺诈模型整合了多个行业黑名单同时通过spider技术抓取社交网络信息，并用NLP技术识别关键字段对欺诈風险进行预警。标记系统使过往欺诈团伙通过刷机等手段去除设备号信息进行单机多号申请、集中欺诈的手段不再有效，小赢的Tagging系统能囿效识别欺诈风险此外，小赢的人脸识别系统可规避非本人申请的欺诈情形

基于大数据生态环境，小赢科技构建了风控体系并持续改善该体系360°数据全方位判定个人风险水平及盈利潜力，从借贷行为、社交行为、人行征信、三方征信、平台交互、电商行为、职位收入、家庭状况、网络行为来判断借款人的用户价值、还款意愿和还款能力。

而且，小赢科技强大的数据处理与建模能力让以上技术的效果更加强大实现更加容易。在数据的采集与存储上小赢科技采用了国际领先的数据库管理方式，在应付海量数据的采集和存储要求方面灵活自如小赢科技通过自主建立的国内一流的数据中心，来确保数据分析和经营的持续性；在清晰和结构化上小赢科技利用模糊算法和囚工智能技术对数据进行结构化处理，同时确保数据的准确性；在数据团队的建设上小赢科技在现有团队的基础上，继续组建具有国内外知名金融机构背景、实力强大的数据分析团队；在分析与建模上小赢科技将数理统计与机器学习相结合，能够对海量数据进行深度挖掘