互聯網技術的的發展，帶動了互聯網金融行業的發展。但隨着P2P網貸平臺競爭加劇，對整個行業的徵信、風控等方面提出了更高的要求。
傳統徵信的風控管理已經不能適用於全新的互聯網業態。缺少可靠、易用的徵信數據會制約國內P2P網貸行業的發展，平臺運用徵信機構的數據，可以提高、優化風控能力，因此現在的P2P行業都會利用大數據徵信進行有效的風控。
傳統的金融機構中，申請借貸的步驟有很多，並且需要查看央行的個人徵信報告，根據徵信報告的內容進行風控審覈，因此風險較低，很多有徵信不良記錄的人羣會被篩查出來。
但是在P2P行業中，因此屬於是互聯網金融行業，所以並不存在查看徵信報告，因此很多借貸申請人原本就是因爲在銀行等傳統金融機構中未能審覈成功，纔會選擇P2P行業進行借貸，因此會存在着較大的風險問題。
正因如此，在貸前評估階段，需要了解申請人的主觀意願以及申請信息的真實性；審批過程中會最好採取系統審覈和人工審覈兩種方式。
這樣能夠快速的剔除不符合信貸政策要求的申請人，包括有嚴重不良徵信記錄、有違約記錄、近期有較大風險被納入關聯黑名單等情況。
而法律涉訴詳情是其中比較容易證明借貸申請人是否存在問題的最好的方式。通過個人涉訴信息詳情，輔助平臺進行個人的信用評估，金融風控，風險分析。
98數據中的法律涉訴詳情包含失信公告、執行狀況、裁判文書、法院公告等四項信息。可以讓相關的平臺深入瞭解查詢人的是否存在涉訴，以及涉訴狀況。
這樣也能在第一時間內，篩選掉一些存在惡劣問題的人羣，減少工作量，篩選其他的有效數據，降低平臺的違約率。
法律涉訴詳情不光可以用於互聯網金融行業的貸前審覈，還可以用於背景調查工作，幫助企業更加了解應聘人員的真實狀況。