隨着現在整個網貸市場的興起，各類的貸款軟件app，貸款超市，貸款平臺，呈迸發式的增長。
據國家互聯網專家給出的一組數據，現在網貸行業多頭借貸比想象中的還要誇張，有50萬人在一個月內連續借款超過十家以上。
這類羣體年齡一般比較小，收入不太高，但是消費慾望比較強，剛步入社會，消費理念呦很超前，信用意識並不是很強，極易產生多頭借貸行爲。
這類人羣往往在借新貸還舊貸或者突然增加較大金額的消費，本金加利息導致債務不斷積累，當超出償還能力，只能選擇逾期；
由於部分互金平臺的逾期記錄不計入徵信，不會對用戶的其他借款產生影響，也導致部分用戶在逾期時無所顧忌，而大量的逾期又催生了一些不正規的借貸平臺的暴力催收等行爲。
貸款平臺往往會對借款人的個人信用記錄、經濟來源以及還款能力審覈，在其還款能力範圍之內對借款人發放貸款，必要時要求其提供擔保。
在多頭借貸的情形下，貸款人取得超過其現金流、在其還款能力之外的貸款，一旦貸款人無法及時還款，就會有產生壞賬的危險。
隨着金融科技的快速發展，大數據對處理個人信息的作用也逐漸顯現。一些業內人士也指出，通過大數據可以從技術上有效地解決多頭借貸出現的問題。
最好的方式就是引入結構化數據，讓更多平臺知悉多頭借貸的真實情況，同時也要引入非結構化數據，在保護公民個人信息安全的前提下，引入第三方數據源。
通過使用姓名、身份證號、手機號認證，查詢該用戶在各個網貸平臺的註冊信息，最多註冊平臺個數、近期註冊情況、歷史註冊情況等，幫助平臺更加了解用戶的多維度信息，做出更好的判斷。
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