（2）数据回流
可能不少人没有留意到，多数互金机构是没有支付牌照的，这些机构在放贷和还款环节需要依赖第三方支付公司，那么这些支付公司就有天然的信息优势。通过对客户机构回流数据的分析和推导，，可以计算出用户的借款和还款记录，从而进一步判断用户是否违约。
由此，支付公司的市场占有率决定了其借贷数据的质量。目前，业界只有两三家支付公司可以基于回流数据提供个人信用服务。
2. 基于消费行为
除了借贷信息之外，消费行为也可以用来衡量一个人的还款能力和违约风险。一般购买能力较强的人，还款能力也较强；若一个申请人的手机号近些年都没有被用作收货手机号，那么有可能就是一个小号，违约概率相对较大。
当然，用户的订单记录多半在各家公司自己的数据中心，绝不会向外部开放用户的消费明细。一种玩法是数据拥有者可以根据用户在自身生态内的消费行为对用户进行评分，在符合监管要求的前提下对外输出用户评分；另一种玩法是与店铺CRM系统的厂商进行合作，基于用户订单记录提炼统计标签。
3. 基于社交行为
物以类聚，人以群分，和黄牛、贷款中介、老赖有密切往来的人，通常会比一般人有更高的违约风险，这是社交行为数据的一个关键价值。比如，可以基于各类黑名单，顺藤摸瓜挖掘出相关的高风险用户，帮助金融机构规避风险。
当然能够基于社交行为提供信用服务的公司不多，行业门槛高，容易受到用户隐私方面的质疑。
4. 基于运营商数据
