在当前的金融行业，风控和信贷管理是非常重要的环节。确定他人是否逾期不还款，不仅关系到个人的信用和信誉，也直接影响到金融机构的风险控制和盈利能力。针对这一问题，我们将从多个角度进行分析和探讨。

利用数据分析技术

随着大数据技术的发展，金融机构可以通过数据分析技术对借款人的信用情况进行全面的评估和监测。通过分析借款人的个人信息、征信记录、还款历史等数据，可以较为准确地判断其是否存在违约风险。

金融机构可以借助人工智能和机器学习算法，构建风控模型，对不同类型的借款人进行分类和评分。通过监控这些评分模型的输出结果，可以及时发现潜在的逾期不还款风险。

加强社交网络分析

除了传统的数据分析技术，金融机构还可以利用社交网络分析的方法，对借款人的社交关系进行分析。通过分析借款人的社交圈子、亲友关系等，可以更全面地了解借款人的信用情况。

有研究表明，借款人的社交圈子对其信用表现有着较大的影响。如果一个借款人的朋友圈中出现了多次违约的情况，那么这个借款人也可能存在逾期不还款的风险。

采用区块链技术

随着区块链技术的逐渐成熟，金融机构可以利用区块链技术建立信用信息共享平台，实现跨机构、跨行业的信用信息共享和验证。通过区块链技术，可以实现信用信息的不可篡改和实时更新，有效防范逾期不还款的风险。

区块链技术还可以实现智能合约的应用，借款人和贷款机构可以在区块链上签订智能合约，约定还款方式、还款日期等信息。一旦借款人逾期不还款，智能合约将自动执行相应的惩罚措施，降低逾期风险。

建立征信系统

在金融行业，征信系统是非常重要的基础设施。金融机构可以通过建立完善的征信系统，收集并整合借款人的信用信息，为风控提供可靠的数据支持。

征信系统可以包括个人征信报告、机构征信报告等多种信息，通过对这些信息的分析和比对，可以全面评估借款人的信用状况。建立健全的征信系统，是预防逾期不还款的重要手段。

结语

在当前金融市场环境下，确保借款人按时还款对于金融机构来说至关重要。通过利用数据分析技术、加强社交网络分析、采用区块链技术和建立健全的征信系统等手段，金融机构可以更好地把握市场机遇，有效应对各种挑战。

最终，对于如何确定他人是否逾期不还款，金融机构需要综合运用各种技术手段和管理方法，在风险控制和盈利增长之间寻找平衡，提供与时俱进的应用策略。