此外，社交图谱还可以包括设备MAC地址、IP等许多节点和关系类型。想要在社交图谱中完全隐形可是极其困难的。
如果真的有用户能够隐藏自己的行踪，会在社交图谱中形成孤立点或子图，这也会说明一些问题，这样的用户在准入环节就有可能被风险模型拒绝了。
追债环节：如何用大数据实现高效追债？
好了，假设我们已经知道老赖住哪、在哪上班，光靠电话提醒可能没法获得很好的追债效果。这时候，就需要追债人出马去找老赖当面动之以情、晓之以理了。
可是，金融机构的贷款业务通常是面向全国的，很难在各地都安排专门的追债员工，而打飞的、高铁千里迢迢去要债也是划不来的。
针对这种需求，国内已经有了好几个追债平台，提供类似滴滴出行一样的服务。金融机构将债务信息（如同滴滴出行的发布行程）发布到平台，由平台基于数据分析调度安排当地最匹配债务特点的追债公司（如同滴滴出行的快车）进行欠款追讨，这解决了金融机构找不到合适追债公司、追债公司没有足够业务的痛点。
最后，友情提醒一句：普惠金融时代，虽然贷款很方便，但还是要理性消费，注意按时还款，维护良好的信用记录。您可以在自己的手机上设定一列闹钟提醒各种还款日，这样能最大化利用免息期，也不会造成逾期。
