线上的欺诈行为具有较高的隐蔽性，很难识别和侦测。P2P贷款用户很大一部分来源于线上，因此恶意欺诈事件发生在线上的风险远远大于线下。中国的很多数据处于封闭状态，P2P公司在客户真实信息验证方面面临较大的挑战。
移动大数据可以验证P2P客户的居住地点，例如某个客户在利用手机申请贷款时，填写自己居住地是上海。但是P2P企业依据其提供的手机设备信息，发现其过去三个月从来没有居住在上海，这个人提交的信息可能是假信息，发生恶意欺诈的风险较高。移动设备的位置信息可以辨识出设备持有人的居住地点，帮助P2P公司验证贷款申请人的居住地。
借款用户的工作单位是用户还款能力的强相关信息，具有高薪工作的用户，其贷款信用违约率较低。这些客户成为很多贷款平台积极争取的客户，也是恶意欺诈团伙主要假冒的客户。
某个用户在申请贷款时，如果声明自己是工作在上海陆家嘴金融企业的高薪人士，其贷款审批会很快并且额度也会较高。但是P2P公司利用移动大数据，发现这个用户在过去的三个月里面，从来没有出现在陆家嘴，大多数时间在城乡结合处活动，那么这个用户恶意欺诈的可能性就较大。
移动大数据可以帮助P2P公司在一定程度上来验证贷款用户真实工作地点，降低犯罪分子利用高薪工作进行恶意欺诈的风险。
P2P企业可以利用移动设备的位置信息，了解过去3个月用户的行为轨迹。如果某个用户经常在半夜2点出现在酒吧等危险区域，并且经常有飙车行为，这个客户定义成高风险客户的概率就较高。移动App的使用习惯和某些高风险App也可以帮助P2P企业识别出用户的高风险行为。如果用户经常在半夜2点频繁使用App，其成为高风险客户的概率就较大。
移动大数据在预防互联网恶意欺诈和高风险客户识别方面，已经有了成熟的应用场景。前海征信、宜信、聚信立、闪银已经开始利用TalkingData的数据，预防互联网恶意欺诈和识别高风险客户，并取得了较好的效果。移动大数据应用场景正在被逐步挖掘出来，未来移动大数商业应用将更加广阔。