在数字化金融快速发展的当下，IP 归属地信息与金融机构业务的融合，为金融服务带来了新的发展契机与技术支撑。

在风险防控领域，IP 归属地可助力识别异常交易。当用户登录或交易的 IP 地址归属地与账户常用地区存在较大差异时，系统可触发预警。假设已有用户 IP 登录记录数据user_ip_records，格式为[(user_id, ip_address, login_time), ...]，以及 IP 地址归属地映射数据ip_location_mapping，格式为{ip_address: (country, province, city)}。通过以下 Python 代码示例，可初步判断登录行为是否异常：

def check_login_anomaly(user_ip_records, ip_location_mapping, user_id, new_ip, new_time):

user_records = [record for record in user_ip_records if record[0] == user_id]

if not user_records:

return True

last_location = ip_location_mapping.get(user_records[-1][1])

new_location = ip_location_mapping.get(new_ip)

if last_location and new_location and last_location[:2] != new_location[:2]:

return True

return False

# 示例数据

user_ip_records = [(1, "1.1.1.1", "2024-01-01 10:00:00"), (1, "1.1.1.1", "2024-01-02 11:00:00")]

ip_location_mapping = {"1.1.1.1": ("CountryA", "ProvinceA", "CityA"), "2.2.2.2": ("CountryB", "ProvinceB", "CityB")}

print(check_login_anomaly(user_ip_records, ip_location_mapping, 1, "2.2.2.2", "2024-01-03 12:00:00"))

在精准营销方面，金融机构可依据 IP 归属地分析不同地区用户的金融需求特点。通过对某地区用户的交易数据、产品偏好等进行统计，结合 IP 归属地信息，为特定地区用户定制专属金融产品与服务。如某地区小微企业众多，可针对性推广小微企业贷款产品。

【IP地址查询：https://www.ip66.net/?utm-source=LMN&utm-keyword=?2084】

此外，在反洗钱监测中，IP 归属地信息也能辅助分析资金流向与交易主体关联。通过分析不同 IP 地址下的交易行为，发现潜在的洗钱风险线索。