在当今数字化时代，企业可以利用技术和数据分析来降低失信成本。首先，企业可以通过建立客户关系管理系统（CRM系统）来跟踪客户信息和行为，从而准确识别潜在的不良客户。其次，利用大数据分析客户历史数据和行为模式，可以预测客户的信用风险，及时采取措施降低风险。再者，借助人工智能和机器学习技术，可以自动识别和拦截欺诈行为，减少失信损失。此外，建立有效的数据安全措施和风险管理体系，可以保护客户数据免受黑客攻击，提高信任度。最后，定期对失信成本进行分析和评估，及时调整策略和措施，持续降低失信风险和损失。
举例说明，某电商企业通过数据分析发现，有一批恶意注册账号频繁下单并拒收货物，造成企业损失严重。经过分析这些账号的行为模式，企业采取了下单数量、增加身份验证等措施，成功降低了失信成本。同时，企业还建立了客户信用评分模型，根据客户历史行为和信用记录给予不同信用额度，有效减少了信用风险。