隨著金融風控越來越多元化，大數據作為新興的技術被運用到貸前風控中去了，不少人也了解過自己的大數據，但是由于相關知識不足，看不懂報告，在常見的問題中，大數據檢測到風險等級太高是怎么回事呢?小易大數據小編為大家詳細介紹講講。

　　大數據風險等級高的原因主要有以下幾點：

　　一、申貸次數多，頻率高

　　在大數據報告中，對風險的劃分中，多頭借貸風險是有非常重要的分量。如果檢測大數據發現風險等級高，多頭風險一定是要先查明的，因為大多數用戶的風險構成主要是多頭借貸太嚴重導致的風險等級高。

大數據信用風險檢測入口

　　二、履約行為不好造成的多頭逾期風險

　　多頭逾期是同樣重要的，也是大數據信用風險的重要組成元素。多頭逾期很好理解，就是你申貸的還款有逾期或者嚴重的逾期，這直接影響你的風險等級。

　　三、聯系人風險

　　聯系人風險主要是對日常聯系的手機號碼中進行大數據匹配，是否存在失信等名單，也就是對聯系人的手機號碼進行大數據失信篩查最終得出的聯系人風險，聯系人風險也是篩查自身風險的重要組成部分。

　　四、司法風險

　　司法風險在大數據信用風險中算是比較特殊的風險了，主要是針對有官司記錄，無論結案與否，是被告還是原告，都會體現在大數據報告中，形成不可逆的大數據信用風險，但是不同的放貸機構對這項風險的認定不同，但是對大數據的影響也是非常大的。

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