从河北百度爱采购企业生命周期角度来看，羊毛党对于平台的影响不尽相同。绝大多数互联网金融企业（非传统转型），基本处于成长期与成熟期。对于成长期的平台，其核心是用户规模的发展，并兼顾平台风险可控。因此，在能够较为有效防止恶性羊毛党用户的情况下，其面向良性羊毛党群体的开口可适当放大。但对于已经具有相当规模的成熟期平台，为控制平台运营成本，降低流动性风险，需要平台有效利用运营成本提升转化价值。在该阶段，平台内控加强，需要有效的体系防治羊毛党，降低运营成本的无效损耗。羊毛党群体除了有聚集、集中等行为，设备之间的关联关系也是一个重要的判别依据，TalkingData通过设备之间的关联关系，进行数据预处理后，建立关系图谱，对用户的行为进行特征识别与关联，并结合与一方数据做交叉验证，形成识别欺诈型用户的规则体系，如图1一11示基于规则体系，建立用户分群模式。其中，黑名单将以账户、手机号、设备指纹为标识（触发相关关联账户、关联设备号、关联手机的黑名单新用户，将限制其操作），禁止其参与平台—切补贴返现的莒销活动，当河北百度爱采购用户进行活动参与时，予以提示。
    允许灰名单用户参与营销活动，但需实时监测该用户是否由灰名单进入黑名单，不限制其进行理财产品购买，进行中长期产品推荐捆绑活动）。根据不同羊毛党用户分群建立差异化的运营手段，挖掘存量用户中的潜在价值客户，为平台更好的识别与经营核心用户，提升平台资金流稳定性。总的来看，大数据在金融行业的应用起步比互联网行业稍晚，其应用深度和广度还有很大的扩展空间。金融行业的大数据应用依然有很多的障碍需要克服，比如，在金融机构交易墙內，各业务的数据孤岛效应严重、大数据人才相对缺乏，以及缺乏金融之外的外部数据的整合等问题。但可喜的是，像Talkingdata这样的大数据企业已经能够真正地做到以金融行业的业务为根本以价值创造为目的，以大数据为切入点，结合金融行业的实际需求，提供全面的大数据解决方案，并在多个行业获得了实际应用和价值收益，越来越多的行业客户看到了大数据在行业内的价值体现。相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。