在金融科技风控领域，我们常常关注注册用户、交易记录等显性数据，一个常被忽视的群体——游客，其数据同样蕴含着重要的风控价值。
当游客在平台进行浏览、咨询或使用免费服务时，他们的行为模式、兴趣偏好、甚至设备特征都可能透露出潜在的信用风险或欺诈意图，频繁更换登录设备、异常的浏览行为（如只浏览高风险产品页面）等，都可能是风控预警信号。
如何有效利用游客数据，构建精准的游客行为模型，成为金融科技风控的新挑战，通过数据挖掘、机器学习等技术，我们可以从游客行为中提取出有价值的信息，为风控决策提供参考，这不仅有助于提升用户体验，还能有效降低因用户身份未验证而带来的风险。
游客数据是金融科技风控中的隐形宝藏，其挖掘与利用将为我们打开一扇新的风控之门。
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