1.利用數據挖掘和機器學習算法建立信用風險評估模型，預測借款人可能的逾期概率。常用的算法有決策樹、隨機森林、神經網絡等。
2.對逾期借款人進行回顧性分析，找出逾期原因，如財務狀況惡化、還款意願下降等，從而對未來風險做出更準確的預測。
3.分析不同類型借款人的逾期情況，了解哪些群體更容易逾期，進而制定相應的風控策略。
4.借助大數據技術和人工智能算法，從非傳統數據源(如社交媒體、電商平臺、移動支付等)挖掘信息。)來輔助風險評估和逾期預測。
5.引入區塊鏈技術，加強借款人身份驗證和信用追溯，提高數據安全性和可信度。