从定义上来看，老赖是指那些欠债不还或者逃避法律责任的人。他们可能是个人或者企业，在债务问题上表现得不诚实、不守信。但是对于普通民众来说，要查证他人是否为老赖并不是一件容易的事情。因此，需要有一套可靠的方法和技术来帮助他们快速准确地判断他人的信用状况。
实现原理方面，主要是依靠大数据技术和人工智能算法来进行信用评估和风险控制。通过数据挖掘、数据分析、机器学习等技术手段，可以全面收集和分析个人或企业的信用信息，从而得出一个客观的评价结果。这样就可以帮助民众更加科学地判断他人是否为老赖。
技术架构方面，一般会包括数据采集、数据清洗、数据建模、算法计算等环节。首先是通过各种渠道收集个人或企业的信用信息，然后对数据进行清洗和整理，接着构建适合的模型进行算法计算，最终得出一个信用评分或者风险等级。这些环节需要有强大的计算和存储能力来支撑，同时也需要保障数据的安全和隐私。
在风险隐患方面，首先是数据的来源和可靠性问题。如果数据的来源不可靠或者数据质量不好，就会影响到最终评估结果的准确性。另外，还存在数据泄露和隐私泄露的风险，需要加强数据安全的保护和隐私保护。此外，还需要考虑到算法的偏差和不公平性，避免因为算法本身的问题导致不公平的结果。
为了推广这种老赖查证技术，可以采取以下策略：一是加强政府监管，建立相关法律法规，规范信用评估和信息披露行为；二是加强公众教育，提高民众对信用评估和风险控制的认识和重视；三是推广相关技术和应用，鼓励企业和机构使用老赖查证技术，提升整个社会的信用环境。
未来的趋势是老赖查证技术会越来越智能化和自动化，不仅可以在个人信用方面应用，还可以在更广泛的领域发挥作用。同时，也需要不断加强技术研发和创新，不断提升技术水平和服务品质。
最后，服务模式可以采取软件服务、数据服务、咨询服务等多种形式，为用户提供全方位的老赖查证服务。在售后方面，可以建立用户反馈机制，及时解决用户的问题和疑虑，提高用户满意度和忠诚度。