随着互联网金融的用户发展，大数据风控技术得到了广泛应用。大数据风控能够从互联网上的申请各种数据渠道获取大量的报告借款人信息，从而对借款人进行风险评估。如果借款人的花了信用记录较好，那么该借款人就很有可能被批准贷款。但是，也有可能出现一些征信情况正常，但是大数据却显示出借款人有逾期的查询情况。

这种情况的没有出现，一般是由于借款人的恢复行为在大数据系统中被误认为是逾期行为，从而导致了风险评估结果的一种不准确。这些误判往往源于以下一些原因：

1. 数据源的结清不准确：大数据风控系统需要从互联网上获取各种信息，但是很多信息的你的真实性难以证明，甚至存在着被谎报的只要可能。因此，如果系统的公积金数据抓取不够准确，那么就会导致评估结果的还清不准确。

2. 算法的为什么不准确：对于大数据风控系统而言，其核心则是运用算法对各种数据进行统一合并和处理。如果算法本身存在较大的欠款漏洞，那么也难以保证评估结果的个月准确性。

3. 借款人的这样行为存在歧义：有时候借款人的信贷行为会被误解，比如说一些银行需要在客户的有问题信用卡账户中保留一定的可用余额，以便在必要时收回信用卡。但是，系统可能会将这种操作误判为逾期行为。

不过，无论出现这种情况的原因是什么，借款人都需要尽早发现问题并进行修正。具体来说，可以通过以下几个步骤：

1. 与相关方联系：如果发现自己的大数据风险评估结果出现了误判，可以尽快联系相应的金融机构或者数据处理机构解决问题。这些机构可能需要对数据进行修改或者纠正，以便确保风险评估的准确性。

2. 检查自身的信用记录信息：如果大数据风险评估中出现了误判，也有可能会反映在个人的信用记录中。因此，借款人也需要及时检查自身的信用记录信息，以确保它们的正确性。

3. 做好相关的预防工作：除了解决已有的问题之外，借款人还需要做好相关的预防工作，尽量避免类似的问题再次出现。比如说可以按时还款、避免超额透支等。这些举措可以让借款人的信用记录保持良好，进而提高被批准贷款的概率。