互联网金融的
大数据时代，小贷公司开始利用大数据来做
风控，灰名单一般都是通过大数据风控采集产生，也跟借款人的互联网使用习惯有着非常大的关系。
灰名单是各个银行对于该行客户的一个信用记录情况，相当于各银行的信用记录报告，根据工行灰名单实际上指的是，工行系统评估分低于700分，也就是进入了灰名单系统，短期内不能申请工行的信用卡。
拓展资料：
灰名单介于
黑名单和白名单两者之间，它用解释型的后台程序和SMTP状态标记来动态创建黑名单和白名单。
垃圾邮件已成为一个日益严重的问题。为了打赢这场与垃圾邮件的战争，我们用上
十八般武器，其中的黑名单、白名单和灰名单应该算是这场反垃圾邮件战中最基本的工具，本文将详细阐述企业应该怎样有效地利用它们。
正如邮资成本在不停地上升，
电子邮件的复杂性日益增加是必然趋势。在垃圾邮件泛滥以前，互联网很平静，基于简单电子邮件传输协议（SMTP）连接的邮件系统运转得很好，邮件过滤器只是那些专门的邮件服务提供商才会使用。然而现在，邮件过滤器几乎成了很多部门的必需品。
那究竟该选什么样的过滤器呢？如果你的企业每天收到电子邮件数量特别巨大，大多数情况下使用黑名单和白名单过滤垃圾效果不会太好，他们通常只能解燃眉之急。订阅类似Postini这样的服务可以从邮件接收的角度来缓解这个问题，但这也仅仅完成了反垃圾邮件战的一半。
免费的
域名服务器黑名单（blacklist）——如Spamhaus
.org、Spamcop.net等网站有这项服务，提供了一个交互式的服务。基于这项服务，通过简单的DNS查询，接受邮件的服务器可以把发送邮件服务器的
IP地址与一个已知的垃圾邮件服务器名单进行比较。如果IP地址在此名单中，这封邮件就会被拒绝。
很多组织也依赖于白名单（white-list），这是一个可以接受它们发出邮件的域、IP地址以及SMTP转发IP地址的简单列表。在大多数网络中，这是一个与公司关系紧密的合作伙伴的域以及补充的IP地址，或者会被垃圾邮件过滤器捕获而实际上应该有效的域的名单。
另有一种基于名单的保护方式是灰名单(greylist)。灰名单介于黑名单和白名单两者之间，它用解释型的后台程序和SMTP状态标记来动态创建黑名单和白名单。
所有这三种方法在现代企业反垃圾邮件战中都有它自己的位置，但是必须仔细规划，特别是使用黑名单时，一定要小心，以免伤及无辜。